图标分割方法、装置和终端的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种图标分割方法、装置和终端，属于图像处理【技术领域】。所述方法包括：对图标进行聚类得到至少两个区域，选择其中一个区域作为背景样本点区域；根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率；将计算得到的每个概率分别与预设的阈值作比较，选出概率大于所述阈值的区域；将所述背景样本点区域和所述选出的概率大于所述阈值的区域分割出来作为所述图标的背景，其余部分分割出来作为所述图标的前景。所述装置包括：聚类模块、计算模块、比较模块和分割模块。本发明极大地提高了图标处理的效率和实时性，不仅实现了分割算法的全自动化，而且，能够达到移动设备上图标处理的实时性要求。
【专利说明】图标分割方法、装置和终端
【技术领域】
[0001]本公开涉及图像处理【技术领域】，特别涉及一种图标分割方法、装置和终端。
【背景技术】
[0002]移动设备上的图像分割技术在最近一些年得到了长足的发展。随着移动设备上多媒体信息处理能力的增强，如何高效、准确的将图像进行自动的二值分割得到前景和背景信息，以及将得到的信息应用于图像的进一步处理也是目前研发的方向。但是由于二值分割算法本身的复杂度以及输入图像数据的大容量性、多样性，导致一直以来全自动的二值分割在移动设备上应用时实时性较差。
【发明内容】
[0003]有鉴于此，本公开提供了一种图标分割方法、装置和终端，以提高图标处理的效率和实时性。所述技术方案如下:
[0004]一方面，提供了一种图标分割方法，包括:
[0005]对图标进行聚类得到至少两个区域，选择其中一个区域作为背景样本点区域；
[0006]根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率；
[0007]将计算得到的每个概率分别与预设的阈值作比较，选出概率大于所述阈值的区域；
[0008]将所述背景样本点区域和所述选出的概率大于所述阈值的区域分割出来作为所述图标的背景，其余部分分割出来作为所述图标的前景。
[0009]其中，所述根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率，包括:
[0010]根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率，将所述颜色相似的概率作为所述其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率。
[0011]其中，所述根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率，包括:
[0012]根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率；
[0013]根据预先建立的关注模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值；
[0014]根据所述其余每个区域的前景位置先验值与该区域颜色相似的概率计算得到该区域与所述背景样本点区域相似的概率。
[0015]其中，所述根据预先建立的关注模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值，包括:[0016]使用预先根据图标中心点和各像素点的坐标建立的关注模型，计算所述图标内各像素点的空间位置关注值；
[0017]根据所述图标内各像素点的空间位置关注值计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值。
[0018]其中，所述根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率，包括:
[0019]使用如下颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率:
【权利要求】
1.一种图标分割方法，其特征在于，所述方法包括: 对图标进行聚类得到至少两个区域，选择其中一个区域作为背景样本点区域； 根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率； 将计算得到的每个概率分别与预设的阈值作比较，选出概率大于所述阈值的区域；将所述背景样本点区域和所述选出的概率大于所述阈值的区域分割出来作为所述图标的背景，其余部分分割出来作为所述图标的前景。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率，包括: 根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率，将所述颜色相似的概率作为所述其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率，包括: 根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率； 根据预先建立的关注模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值； 根据所述其余每个区域的前景位置先验值与该区域颜色相似的概率计算得到该区域与所述背景样本点区域相似`的概率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预先建立的关注模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值，包括: 使用预先根据图标中心点和各像素点的坐标建立的关注模型，计算所述图标内各像素点的空间位置关注值； 根据所述图标内各像素点的空间位置关注值计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值。
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率，包括: 使用如下颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率: η ,丨 I \(L-Lr)2—(a—(b—bf5)2^ Pr(L,a, b) = exp (」9 R—)；
z*p
β = N(N2_1} Eif1=IΣ?=ηι+ι((1-ιη - Ln)2 + (am - an)2 + (bm - bn)2); 其中，R为除所述背景样本点区域以外的其余任一个区域，Pe(L, a, b)表示区域R与所述背景样本点区域颜色相似的概率，(LB，aB，bB)表示所述背景样本点区域的颜色平均值，N为聚类得到的区域总数，β为N个区域之间颜色差异的平均值，m和η为区域的标号，(Lffl, am，bm)表示标号为m的区域的颜色平均值，(Ln, an, bn)表示标号为η的区域的颜色平均值。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用预先根据图标中心点和各像素点的坐标建立的关注模型，计算所述图标内各像素点的空间位置关注值，包括: 使用如下关注模型计算所述图标内各像素点的空间位置关注值:
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述图标内各像素点的空间位置关注值计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值，包括: 按照如下公式计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值:
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述其余每个区域的前景位置先验值与该区域颜色相似的概率计算得到该区域与所述背景样本点区域相似的概率，包括: 按照如下公式计算所述其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率:
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择其中一个区域作为背景样本点区域，包括: 选择其中面积最大的区域或像素点数目最多的区域作为背景样本点区域。
10.一种图标分割装置，其特征在于，所述装置包括: 聚类模块，用于对图标进行聚类得到至少两个区域，选择其中一个区域作为背景样本点区域； 计算模块，用于根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率； 比较模块，用于将计算得到的每个概率分别与预设的阈值作比较，选出概率大于所述阈值的区域； 分割模块，用于将所述背景样本点区域和所述选出的概率大于所述阈值的区域分割出来作为所述图标的背景，其余部分分割出来作为所述图标的前景。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括:颜色相似概率计算单元，用于根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率； 确定单元，用于将所述颜色相似的概率作为所述其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括: 颜色相似概率计算单元，用于根据预先建立的颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率； 前景位置先验值计算单元，用于根据预先建立的关注模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值； 概率计算单元，用于根据所述其余每个区域的前景位置先验值与该区域颜色相似的概率计算得到该区域与所述背景样本点区域相似的概率。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述前景位置先验值计算单元包括: 空间位置关注值计算子单元，用于使用预先根据图标中心点和各像素点的坐标建立的关注模型，计算所述图标内各像素点的空间位置关注值； 前景位置先验值计算子单元，用于根据所述图标内各像素点的空间位置关注值计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值。
14.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述颜色相似概率计算单元用于: 使用如下颜色相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域颜色相似的概率:
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述空间位置关注值计算子单元用于: 使用如下关注模型计算所述图标内各像素点的空间位置关注值:
16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述前景位置先验值计算子单元用于: 按照如下公式计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域的前景位置先验值:
17.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述概率计算单元用于: 按照如下公式计算所述其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率:
18.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述聚类模块包括: 聚类单元，用于对图标进行聚类得到至少两个区域； 选择单元，用于选择其中面积最大的区域或像素点数目最多的区域作为背景样本点区域。
19.一种终端，其特征在于，所述终端包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令: 对图标进行聚类得到至少两 个区域，选择其中一个区域作为背景样本点区域； 根据预先建立的相似度模型计算除所述背景样本点区域以外的其余每个区域与所述背景样本点区域相似的概率； 将计算得到的每个概率分别与预设的阈值作比较，选出概率大于所述阈值的区域；将所述背景样本点区域和所述选出的概率大于所述阈值的区域分割出来作为所述图标的背景，其余部分分割出来作为所述图标的前景。
【文档编号】G06T7/00GK103871050SQ201410056698
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年2月19日 优先权日:2014年2月19日
【发明者】王琳, 张波, 朱才 申请人:小米科技有限责任公司