基于视觉理解的图像分割阈值确定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，属于图像处理、最优化技术 领域。
【背景技术】
[0002] 图像分割是图像特征识别技术中的一个重要环节，它通过较少的图像像素，保留 图像的重要特征信息。图像分割的好坏，直接关系到图像特征的识别效果与处理速度。
[0003] 影响图像分割性能是分割阈值的选择。现有的图像分割技术常采用单阈值或双阈 值进行图像分割，存在两个方面的局限性：
[0004] 1)传统的阈值选择标准往往只满足统计意义下的数学最优，但缺乏符合视觉认知 的物理解释，从而导致图像分割后的视觉效果差强人意，即：分割后的图像，要么产生大量 的信息冗余，要么出现特征信息缺失，使得图像分割效果难以符合人的主观愿望。
[0005] 2)现有算法所确定的阈值，要么只适用于单阈值图像分割，要么只适合于双阈值 图像分割，即：单阈值图像分割和双阈值图像分割所需要的最优阈值难以用一种方法同时 计算得到。
[0006] 我们知道，当人欣赏一幅画面时，需要经历两个过程。首先是眼球的受光过程：眼 球会根据反射光线的强弱自适应调节进入到视网膜上的光线强度，从而抑制部分可见光。 随后是对可见光的理解过程：对于投射到视网膜上的可见光，即人眼所见的画面内容，会不 知不觉地寻找图案布局、色彩明暗的视觉平衡点，从而抽取画面的主要特征。艺术创作也是 遵循这一自然现象：将图案所要表达的主题部分和背景部分，通过不同层次分层表达。
【发明内容】
[0007] 针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于视觉理解的图像分割阈值 确定方法：首先利用生物学的光线抑制原理，通过计算第一个分割阈值IV，抑制掉画面中部 分光线较暗的部分；随后，根据艺术创作中的视觉平衡原则，通过计算画面的视觉重心，即 第二个分割阈值Th，将图像的背景部分和主题部分分离出来，使得分割后的图像，能够以极 小的图像像素，最大限度地将图像特征保留下来，并且符合人们的认知期望。
[0008] 为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
[0009] 在图像分割时，我们需要找到两个阈值：一个阈值IY用于抑制亮度较低的可见光， 一个阈值Th通过寻找画面的视觉重心，将画面背景和画面主题分离开。图像特征识别时， 当需要同时保留画面背景和主题，可采用IY和th?行双阈值图像分割；当只需要保留画面 主题时，则采用Th进行单阈值图像分割。
[0010] 本发明的基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，具体包括以下几个步骤：
[0011] (1)将需要识别的彩色图像变换为灰度图像；
[0012] (2)对步骤⑴中的灰度图像进行数字滤波；
[0013] (3)计算步骤（2)中滤波后所得灰度图像的直方图；
[0014] (4)计算步骤（3)中直方图的全局重心，作为图像分割的第一个分割阈值IY;
[0015] (5)将高于第一个分割阈值IY的直方图区域分成两部分，根据视觉平衡原则，利用 搜索算法寻找两部分的视觉重心，作为图像分割的第二个分割阈值Th。
[0016] 步骤⑷中，第一个分割阈值IY的计算方法如下：
[0017] 设灰度图像有N个灰度等级，r^_是第j个灰度等级的像素个数，其中，N<256, j =1，2,…N，则第一个分割阈值IY采用如下公式直接计算：
【主权项】
1. 基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，其特征在于，具体包括以下几个步骤： (1) 将需要识别的彩色图像变换为灰度图像； (2) 对步骤（1)中的灰度图像进行数字滤波； (3) 计算步骤（2)中滤波后所得灰度图像的直方图； (4) 计算步骤（3)中直方图的全局重心，作为图像分割的第一个分割阈值IY; (5) 将高于第一个分割阈值IY的直方图区域分成两部分，根据视觉平衡原则，利用搜索 算法寻找两部分的视觉重心，作为图像分割的第二个分割阈值Th。
2. 根据权利要求1所述的基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，其特征在于，步骤 (4) 中，所述第一个分割阈值IY的计算方法如下： 设灰度图像有N个灰度等级，&是第j个灰度等级的像素个数，其中，256,j= 1，2,…N，则第一个分割阈值IY采用如下公式直接计算：
3. 根据权利要求2所述的基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，其特征在于，步骤 (5) 中，所述第二个分割阈值^采用如下方法进行迭代搜索： 设所述第一个分割阈值IY所对应的灰度等级为L，所述第二个分割阈值TH所对应的灰 度等级为H， (a.)生合m
= 0,i+笪1\的初值TH (0): (b)然后令m=m+l，分别计算灰度等级在区间[L，H]和[H，N]内的直方图重心！^和 The:
(C)设UPThk对应的灰度等级分别为LK和HK，此时还需计算区间[LK，HK]的直方图 重心TH(m):
(d)当|TH(m)-TH(m-l) |彡e时，TH(m)就是所需要的第二个分割阈值TH;若不满足，则 返回步骤（b)重新进行迭代计算，直到满足误差精度为止，其中，m表示的是第m次迭代搜 索，e为设定的误差精度。
4.根据权利要求2或3所述的基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，其特征在于，计 算所得分割阈值，既可将^用于单阈值图像分割，也可同时利用TJPTH进行双阈值图像分 割。
【专利摘要】本发明公开了基于视觉理解的图像分割阈值确定方法，具体包括以下几个步骤：(1)将彩色图像变换为灰度图像；(2)对灰度图像进行数字滤波；(3)计算直方图；(4)计算直方图的全局重心，作为图像分割的第一个分割阈值TL；(5)将高于第一个分割阈值TL的直方图区域分成两部分，根据视觉平衡原则，利用搜索算法寻找两部分的视觉重心，作为图像分割的第二个分割阈值TH。本发明根据艺术创作中的视觉平衡原则，利用画面的视觉重心作为分割阈值，可以有效地将图像的背景部分和主题部分分离出来，使得分割后的图像，能够以极小的图像像素，最大限度地将图像特征保留下来，并且符合人们的认知期望。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104700416
【申请号】CN201510129134
【发明人】杨启文, 薛云灿, 吉玲, 金纪东
【申请人】河海大学常州校区
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年3月23日