一種圖像分割方法及裝置的制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像分割方法及裝置，方法包括：獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一子圖像、第二子圖像和第三子圖像；對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C?均值分割，得到若干個(gè)集合；根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一分割圖像；根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二分割圖像；根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第二分割圖像中的分割類(lèi)進(jìn)行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。本發(fā)明通過(guò)獲取三維彩色圖像的二維子圖像，并對(duì)子圖像進(jìn)行多次分割處理，減小了計(jì)算量和計(jì)算機(jī)資源消耗，同時(shí)通過(guò)模糊C?均值進(jìn)行模糊聚類(lèi)，直觀且易于實(shí)現(xiàn)，提高了處理速度。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種圖像分割方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種圖像分割方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像分割是依據(jù)圖像的灰度、顏色或幾何性質(zhì)將圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域 分開(kāi)。以生物細(xì)胞圖像分割為例，一般利用生物細(xì)胞圖像特有的統(tǒng)計(jì)特征、圖像中細(xì)胞及細(xì) 胞器的輪廓、邊緣、顏色和紋理等視覺(jué)特性進(jìn)行分割。細(xì)胞分割的方法很多，傳統(tǒng)的細(xì)胞分 割方法和細(xì)胞圖像分割新算法都是針對(duì)特定對(duì)象提出的，且或多或少需要用戶(hù)的交互控制 才能使得分割準(zhǔn)確率達(dá)到較高的要求，另外生物細(xì)胞各自的復(fù)雜性、多樣性、動(dòng)植物細(xì)胞各 自不同特點(diǎn)，使得難以將某種細(xì)胞分割方法直接用于牛乳體細(xì)胞圖像分割。
[0003] 由于彩色圖像比灰度圖像含有更多的信息，因而在許多模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng) 用中使用彩色圖像來(lái)獲得更好的效果?；谌S彩色圖像分割方法將相近顏色的區(qū)域聚為 一類(lèi)，但是計(jì)算量龐大，計(jì)算機(jī)資源消耗較多，處理速度慢。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 由于現(xiàn)有的圖像分割方法將三維彩色圖像中相近顏色的區(qū)域聚為一類(lèi)，但是計(jì)算 量龐大，計(jì)算機(jī)資源消耗較多，處理速度慢的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種圖像分割方法。
[0005] 第一方面，本發(fā)明提出一種圖像分割方法，包括：
[0006] 獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一子圖像、第二子圖像和 第三子圖像；
[0007] 對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割，得到若干個(gè)集合；
[0008] 根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一分割圖像；
[0009] 根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二分割圖像；
[0010] 根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第二分割圖像中的分割 類(lèi)進(jìn)行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。
[0011] 優(yōu)選地，所述對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割，得到若干個(gè)集合，進(jìn)一步包括：
[0012] 根據(jù)每個(gè)子圖像，確定每個(gè)子圖像的聚類(lèi)中心距離、初始化聚類(lèi)中心和迭代次數(shù)；
[0013] 根據(jù)歐式距離公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到初始化聚類(lèi)中心的距離，根據(jù)所述距離計(jì) 算每個(gè)像素點(diǎn)到距離中心的隸屬度，根據(jù)所述隸屬度得到新的聚類(lèi)中心，并根據(jù)歐式距離 公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到新的聚類(lèi)中心的距離；
[0014] 根據(jù)所述迭代次數(shù)和所述聚類(lèi)中心距離，得到若干個(gè)集合；
[0015] 其中，所述迭代次數(shù)為歐式距離公式的計(jì)算次數(shù)。
[0016] 優(yōu)選地，所述根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一分 割圖像，進(jìn)一步包括：
[0017] 計(jì)算所述第一子圖像的集合到所述第二子圖像的集合的第一偏似度；
[0018] 根據(jù)所述第一偏似度、所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第 一模糊集合；
[0019] 根據(jù)第一預(yù)設(shè)模糊算子和所述第一模糊集合，得到所述第一子圖像和所述第二子 圖像的第一匹配度；
[0020] 若所述第一匹配度大于第一預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述第二子圖像的集合將所述第一子 圖像的集合分割為若干個(gè)子集合，所述子集合組成的圖像為所述第一分割圖像。
[0021] 優(yōu)選地，所述根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二分割圖 像，進(jìn)一步包括：
[0022] 計(jì)算所述第一分割圖像的子集合到所述第三子圖像的集合的第二偏似度；
[0023] 根據(jù)所述第二偏似度、所述第一分割圖像的子集合和所述第三子圖像的集合，得 到第二模糊集合；
[0024] 根據(jù)第二預(yù)設(shè)模糊算子和所述第二模糊集合，得到所述第一分割圖像和所述第三 子圖像的第二匹配度；
[0025] 若所述第二匹配度大于第二預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述第三子圖像的集合將所述第一分 割圖像的子集合分割為若干個(gè)二級(jí)子集合，所述二級(jí)子集合組成的圖像為所述第二分割圖 像。
[0026]優(yōu)選地，所述顏色距離的計(jì)算公式如下公式一：
[0028]其中，"為第一像素點(diǎn)的亮度，。為第二像素點(diǎn)的亮度，&1為所述第一像素點(diǎn)的第 一色差分量，&2為所述第二像素點(diǎn)的第一色差分量，匕為所述第一像素點(diǎn)的第二色差分量， 匕為所述第二像素點(diǎn)的第二色差分量。
[0029]第二方面，本發(fā)明還提出一種圖像分割裝置，包括：
[0030]子圖像獲取模塊，用于獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一 子圖像、第二子圖像和第三子圖像；
[0031] 均值分割模塊，用于對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊c-均值分割，得到若干個(gè)集合；
[0032] 第一分割模塊，用于根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到 第一分割圖像；
[0033] 第二分割模塊，用于根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二 分割圖像；
[0034]第三分割模塊，用于根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第二 分割圖像中的分割類(lèi)進(jìn)行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。
[0035]優(yōu)選地，所述均值分割模塊包括：
[0036]參數(shù)確定單元，用于根據(jù)每個(gè)子圖像，確定每個(gè)子圖像的聚類(lèi)中心距離、初始化聚 類(lèi)中心和迭代次數(shù)；
[0037]距離計(jì)算單元，用于根據(jù)歐式距離公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到初始化聚類(lèi)中心的距 離，根據(jù)所述距離計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到距離中心的隸屬度，根據(jù)所述隸屬度得到新的聚類(lèi)中 心，并根據(jù)歐式距離公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到新的聚類(lèi)中心的距離；
[0038]集合獲取單元，用于根據(jù)所述迭代次數(shù)和所述聚類(lèi)中心距離，得到若干個(gè)集合； [0039]其中，所述迭代次數(shù)為歐式距離公式的計(jì)算次數(shù)。
[0040]優(yōu)選地，所述第一分割模塊包括：
[0041] 第一偏似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第一子圖像的集合到所述第二子圖像的集合 的第一偏似度；
[0042] 第一模糊集合獲取單元，用于根據(jù)所述第一偏似度、所述第一子圖像的集合和所 述第二子圖像的集合，得到第一模糊集合；
[0043] 第一匹配度獲取單元，用于根據(jù)第一預(yù)設(shè)模糊算子和所述第一模糊集合，得到所 述第一子圖像和所述第二子圖像的第一匹配度；
[0044] 第一分割單元，用于當(dāng)所述第一匹配度大于第一預(yù)設(shè)值時(shí)，根據(jù)所述第二子圖像 的集合將所述第一子圖像的集合分割為若干個(gè)子集合，所述子集合組成的圖像為所述第一 分割圖像。
[0045] 優(yōu)選地，所述第一分割模塊包括：
[0046] 第二偏似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第一分割圖像的子集合到所述第三子圖像的 集合的第二偏似度；
[0047] 第二模糊集合獲取單元，用于根據(jù)所述第二偏似度、所述第一分割圖像的子集合 和所述第三子圖像的集合，得到第二模糊集合；
[0048] 第二匹配度獲取單元，用于根據(jù)第二預(yù)設(shè)模糊算子和所述第二模糊集合，得到所 述第一分割圖像和所述第三子圖像的第二匹配度；
[0049] 第二分割單元，用于當(dāng)所述第二匹配度大于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，根據(jù)所述第三子圖像 的集合將所述第一分割圖像的子集合分割為若干個(gè)二級(jí)子集合，所述二級(jí)子集合組成的圖 像為所述第二分割圖像。
[0050] 優(yōu)選地，所述顏色距離的計(jì)算公式如下公式一：
[0052]其中，"為第一像素點(diǎn)的亮度，。為第二像素點(diǎn)的亮度，&1為所述第一像素點(diǎn)的第 一色差分量，&2為所述第二像素點(diǎn)的第一色差分量，匕為所述第一像素點(diǎn)的第二色差分量， 匕為所述第二像素點(diǎn)的第二色差分量。
[0053]由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明通過(guò)獲取三維彩色圖像的二維子圖像，并對(duì)子圖像 進(jìn)行多次分割處理，減小了計(jì)算量和計(jì)算機(jī)資源消耗，同時(shí)通過(guò)模糊C-均值進(jìn)行模糊聚類(lèi)， 直觀且易于實(shí)現(xiàn)，提高了處理速度。
【附圖說(shuō)明】
[0054] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以 根據(jù)這些圖獲得其他的附圖。
[0055] 圖1為本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種圖像分割方法的流程示意圖；
[0056]圖2為本發(fā)明一實(shí)施例提供的原圖像及三個(gè)子圖像；
[0057]圖3為本發(fā)明一實(shí)施例提供的一個(gè)模糊C-均值分割后的圖像；
[0058]圖4為本發(fā)明一實(shí)施例提供的圖像分割方法中的第一分割圖像、第二分割圖像、第 三分割圖像及現(xiàn)有方法的分割圖像；
[0059]圖5為本發(fā)明一實(shí)施例提供的二維圖像分割方法與現(xiàn)有的三維分割方法的運(yùn)行時(shí) 間和J值的比較圖；
[0060] 圖6為本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0061] 下面結(jié)合附圖，對(duì)發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步描述。以下實(shí)施例僅用于更加清 楚地說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來(lái)限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0062] 圖1示出了本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種圖像分割方法的流程示意圖，包括：
[0063] S1、獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一子圖像、第二子圖像 和第三子圖像；
[0064] S2、對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割，得到若干個(gè)集合；
[0065] S3、根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一分割圖像；
[0066] S4、根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二分割圖像；
[0067] S5、根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第二分割圖像中的分 割類(lèi)進(jìn)行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。
[0068]為了克服三維方法的不足，把三維彩色空間投影到二維甚至一維空間，在不同的 低維空間分別實(shí)施分割，而模糊C-均值屬于數(shù)據(jù)聚類(lèi)方法，可將圖像中屬性相一致的像素 進(jìn)行模糊聚類(lèi)后對(duì)每類(lèi)像素進(jìn)行標(biāo)定，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割，具有直觀、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。 [0069]本實(shí)施例通過(guò)獲取三維彩色圖像的二維子圖像，并對(duì)子圖像進(jìn)行多次分割處理， 減小了計(jì)算量和計(jì)算機(jī)資源消耗，同時(shí)通過(guò)模糊C-均值進(jìn)行模糊聚類(lèi)，直觀且易于實(shí)現(xiàn)，提 高了處理速度。
[0070] 作為本實(shí)施例的可選方案，S2進(jìn)一步包括：
[0071] S21、根據(jù)每個(gè)子圖像，確定每個(gè)子圖像的聚類(lèi)中心距離、初始化聚類(lèi)中心和迭代 次數(shù)；
[0072] S22、根據(jù)歐式距離公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到初始化聚類(lèi)中心的距離，根據(jù)所述距 離計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到距離中心的隸屬度，根據(jù)所述隸屬度得到新的聚類(lèi)中心，并根據(jù)歐式 距離公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到新的聚類(lèi)中心的距離；
[0073] S23、根據(jù)所述迭代次數(shù)和所述聚類(lèi)中心距離，得到若干個(gè)集合；
[0074]其中，所述迭代次數(shù)為歐式距離公式的計(jì)算次數(shù)。
[0075]通過(guò)歐式距離公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到聚類(lèi)中心的距離，計(jì)算簡(jiǎn)單快速，能提高處 理速度。
[0076] 進(jìn)一步地，S3進(jìn)一步包括：
[0077] S31、計(jì)算所述第一子圖像的集合到所述第二子圖像的集合的第一偏似度；
[0078] S32、根據(jù)所述第一偏似度、所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得 到第一模糊集合；
[0079] S33、根據(jù)第一預(yù)設(shè)模糊算子和所述第一模糊集合，得到所述第一子圖像和所述第 二子圖像的第一匹配度；
[0080] S34、若所述第一匹配度大于第一預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述第二子圖像的集合將所述第 一子圖像的集合分割為若干個(gè)子集合，所述子集合組成的圖像為所述第一分割圖像。
[0081] 利用偏似度的特性來(lái)構(gòu)造模糊集合，并進(jìn)一步計(jì)算得到匹配度，從而得到第一分 割圖像，能夠減少計(jì)算量，從而提高處理速度。
[0082] 進(jìn)一步地，S4進(jìn)一步包括：
[0083] S41、計(jì)算所述第一分割圖像的子集合到所述第三子圖像的集合的第二偏似度；
[0084] S42、根據(jù)所述第二偏似度、所述第一分割圖像的子集合和所述第三子圖像的集 合，得到第二模糊集合；
[0085] S43、根據(jù)第二預(yù)設(shè)模糊算子和所述第二模糊集合，得到所述第一分割圖像和所述 第三子圖像的第二匹配度；
[0086] S44、若所述第二匹配度大于第二預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述第三子圖像的集合將所述第 一分割圖像的子集合分割為若干個(gè)二級(jí)子集合，所述二級(jí)子集合組成的圖像為所述第二分 割圖像。
[0087]利用偏似度的特性來(lái)構(gòu)造模糊集合，并進(jìn)一步計(jì)算得到匹配度，從而得到第一分 割圖像，能夠減少計(jì)算量，從而提高處理速度。
[0088]更進(jìn)一步地，所述顏色距離的計(jì)算公式如下公式一：
[0090]其中，"為第一像素點(diǎn)的亮度，。為第二像素點(diǎn)的亮度，&1為所述第一像素點(diǎn)的第 一色差分量，&2為所述第二像素點(diǎn)的第一色差分量，匕為所述第一像素點(diǎn)的第二色差分量， 匕為所述第二像素點(diǎn)的第二色差分量。
[0091]舉例來(lái)說(shuō)，牛乳體細(xì)胞圖像需要將細(xì)胞圖像分割為背景、細(xì)胞漿和細(xì)胞核三類(lèi)，并 提取出細(xì)胞，如有堆積的細(xì)胞需要分離，最終能夠準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)出牛乳體細(xì)胞圖像中細(xì)胞的 個(gè)數(shù)。以下通過(guò)對(duì)牛乳體細(xì)胞圖像的分割，描述本實(shí)施例提供的圖像分割方法。
[0092]本實(shí)施例提供的圖像分割方法是在RG、RB、GB三個(gè)二維子空間圖像上利用模糊C-均值對(duì)牛乳體細(xì)胞圖像實(shí)施分割，然后利用融合技術(shù)把三個(gè)分割結(jié)果結(jié)合在一起，得到最 終準(zhǔn)確的分割。具體步驟如下：
[0093] A1、使用模糊C-均值對(duì)三個(gè)二維子圖像實(shí)施分割；
[0094] All、獲取三個(gè)二維子圖像IRG，IRB，IGB;
[0095] A12、根據(jù)子圖像IRG，確定固定聚類(lèi)數(shù)c，加權(quán)指數(shù)m，兩次迭代之間的聚類(lèi)中心距離 ε，初始化聚類(lèi)中心V，以及迭代次數(shù)k值；
[0096] 由于圖像分割的目標(biāo)是把牛乳體細(xì)胞分割為背景、細(xì)胞核、細(xì)胞漿3類(lèi)，所以c = 3; 加權(quán)指數(shù)m對(duì)分割有速度和精度的影響，通過(guò)分割效果和運(yùn)行時(shí)間的比較，m選擇2分割效果 最佳;ε取l〇;V是先創(chuàng)建各列元素之和等于1的隸屬度矩陣，然后在利用聚類(lèi)中心公式獲得。 迭代次數(shù)k = 0，最大迭代次數(shù)maxk設(shè)置為100。
[0097] A13、采用歐式距離公式計(jì)算樣本點(diǎn)xk到距離中心Vl的距離dlk 2,隸屬度用ulk表示， 計(jì)算公式二和公式三：
[0100]如果dik2 = l，則表示第k個(gè)像素點(diǎn)與第i個(gè)聚類(lèi)中心重合，完全屬于該類(lèi)，即uik=l。
[0101] A14、用公式四計(jì)算新的聚類(lèi)中心；
[0103] A15、若迭代次數(shù)大于k并且兩次迭代之間的聚類(lèi)中心距離小于ε，程序停止，否則， 繼續(xù)跳轉(zhuǎn)Α12。
[0104] Α16、獲得原圖像I的子空間IRC的分割結(jié)果。
[0105]同樣，將上述步驟再分別應(yīng)用到RB和GB兩個(gè)二維空間，即每次僅用兩個(gè)彩色分量， 就得到了基于RG，RB和GB三個(gè)模糊C-均值的分割結(jié)果。
[0106] A2、對(duì)三個(gè)二維子空間圖像分割結(jié)果的融合采用分裂與合并，融合的具體步驟如 下：
[0107] A21、利用模糊集合確定兩個(gè)彩色區(qū)域的匹配度
[0108] 給定一個(gè)輸入圖像I，N為圖像的像素?cái)?shù)。在二維彩色空間實(shí)施圖像分割過(guò)程之后， 即得到三個(gè)彩色分類(lèi)結(jié)果。
[0109]假定，在RG空間，被分割的圖像記為Irg，圖像被劃分為L(zhǎng)rg類(lèi)：Irg (1)，1 = 1，2,…，Lrg， Irg(1)表示圖像Irg被分割的第1類(lèi)，顯然滿(mǎn)足：
[0110] IRG⑴ UIRG⑵ U."UIRG⑴= IRG 公式五
[0111] iRG⑴ niRG(t)=o(i矣t)公式六
[0112]公式五和公式六表不每一類(lèi)的并集為被分割的圖像Irg，并且任意兩類(lèi)的交集為 空。
[0113]在IRG的第1類(lèi)中有IRG(1)個(gè)像素，其中心為
[0115]同樣可分別得到RB和GB子空間的分割結(jié)果及表達(dá)符號(hào)。
[0116]為了融合上述分割信息，從類(lèi)IRe(1)到IRB(t)的偏似度定義為公式八：
[0118]其中，I · I表示集合中的元素個(gè)數(shù)，t = l，2, . . .，Lrb，1 = 1，2, . . .，Lrg。公式八表示 在RG空間的類(lèi)Irg(1)中含有RB空間類(lèi)IRB(t)中像素點(diǎn)數(shù)的相對(duì)比率。
[0119]同樣從類(lèi)IRB(t)到IRG(1)的偏似度定義為
[0121] 顯然，這公式八和公式九的偏相似度是非對(duì)稱(chēng)的，而且偏相似度具有下列性質(zhì)：
[0122] 利用上面定義的偏相似度和子集構(gòu)造兩簇模糊集合：
[0125] 其中，么μ作為模糊集合的隸屬函數(shù)。
[0126] 在上述模糊集合的基礎(chǔ)上定義一個(gè)模糊算子，來(lái)度量模糊集合元素(彩色區(qū)域)IRC ⑴和IRB(t)的匹配度：
[0128] 這里Θ為二元對(duì)稱(chēng)模糊算子，在上述算法中，Θ取最小運(yùn)算，g卩x?y = xAy。顯然， Mrc-rb^ E [0，1]。由此可見(jiàn)，Mrc-rb^是對(duì)兩類(lèi)Irg(1)和IrbW中所具有的相同像素點(diǎn)多少的 度量。
[0129] 對(duì)于給定的閾值_(0〈mQ〈l)，如果
[0130] .MRG一.RB > f%. 會(huì)式十三
[0131] 則稱(chēng)IRC(1)和IRB (t)是匹配的。mo越小，表示得到的子類(lèi)就越多，如果_取為零，則可 實(shí)現(xiàn)完全分裂，此時(shí)有可能得到很多較小的子集，但這種情況不利于下一步的合并運(yùn)算。經(jīng) 過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，在實(shí)際使用中mo的取值范圍為0.5~0.8。
[0132] A22、區(qū)域分裂
[0133] 對(duì)于Y1 .e{1,.2，>，如果存在te.丨tj，t2,…，丨使Mrg- (即IRG⑴和IRB⑴是匹配的），使區(qū)域IRG⑴被細(xì)分為IRG⑴n IRB(tl)，IRG⑴n IRB(t2)，…，IRG⑴η lRB(tk)和Irg(1)-Irg(1) η (IRB(tl) U IRB(t2) U · · · U IRB(tk))
[0134] 上述過(guò)程實(shí)現(xiàn)IRG(1)相對(duì)于IRB(t)的再分割，也就是結(jié)合RB空間的分類(lèi)信息I RB(t)，把 RG空間的類(lèi)IRG(1)進(jìn)一步細(xì)分為k+Ι個(gè)子類(lèi)，從而達(dá)到了現(xiàn)IRG (1)和IRB(t)分類(lèi)信息的融合，將 此融合結(jié)果記為Irc+rb，同樣可用類(lèi)似的方法將上述結(jié)果Irc+rb再與GB子空間的分割結(jié)果Icb 實(shí)施融合，以得到最終的分割結(jié)果IRC+RB+CB。
[0135] A23、區(qū)域合并
[0136] 在上述分裂過(guò)程之后，二維子空間RG上的分割結(jié)果圖像IRG，最后分裂細(xì)劃為 Irg+rb+gb。通常，Irg+rb+gb中具有較多類(lèi)，但由于可能出現(xiàn)過(guò)度分割現(xiàn)象，因此，有必要對(duì) Irc+rb+cb實(shí)施區(qū)域合并。
[0137] CIE于1976年提出了Lab彩色空間，L表示亮度，a和b分別表示各色差分量。由于CIE (Lab)彩色系統(tǒng)比RGB或CIE(Luv)空間具有更好的視覺(jué)特性，因此在彩色區(qū)域合并過(guò)程中， 采用CIE(Lab)彩色空間來(lái)計(jì)算彩色距離。
[0138] 在CIE(Lab)彩色空間的兩個(gè)顏色點(diǎn)和(L2，a2，b 2)之間的距離采用歐式 距離：
[0140]在合并算法中，具有最小顏色距離的兩類(lèi)（比如第i類(lèi)和第j類(lèi))首先合并，經(jīng)合并 得到的新的區(qū)域(比如第k類(lèi))的平均顏色向量C可由公式(7)而得：
[0142] 其中，Ν(%ΡΝω分別表示第i和第j類(lèi)中的像素個(gè)數(shù)。C(k)為第i類(lèi)和第j類(lèi)合并之后 的新區(qū)域的顏色值。
[0143] 重復(fù)該合并過(guò)程，直到達(dá)到指定的類(lèi)數(shù)為止。
[0144] 本實(shí)施例提供的圖像分割方法能準(zhǔn)確的將細(xì)胞圖像分割為背景、細(xì)胞漿和細(xì)胞核 三類(lèi)，并提取出細(xì)胞，如有堆積的細(xì)胞需要分離，最終能夠準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)出牛乳體細(xì)胞圖像中 細(xì)胞的個(gè)數(shù)。本實(shí)施例通過(guò)對(duì)彩色牛乳體細(xì)胞實(shí)施降維，減少其數(shù)據(jù)量，提高運(yùn)算的速度； 為了達(dá)到分割提高分割的準(zhǔn)確性，在模糊C-均值分割技術(shù)中引入融合技術(shù)中的分裂與合 并。
[0145] 為進(jìn)一步說(shuō)明本實(shí)施例提供的圖像分割方法的效果，以"house"圖像為例，該圖的 原圖及其在二維子空間RG、RB和GB的分割結(jié)果分別為圖2中的(a)、（b)、（c)和(d);對(duì)圖2(b) 的Irg圖像進(jìn)行模糊C-均值處理，得到如圖3所示的圖像;對(duì)子空間RG和RB的分割結(jié)果進(jìn)行第 一次分裂的結(jié)果，由原來(lái)的3類(lèi)分裂為5類(lèi)，如圖4(a)所示；圖4(b)為圖4(a)與GB子空間的分 割結(jié)果進(jìn)行第二次分裂的結(jié)果，分裂為11類(lèi);最后，經(jīng)過(guò)合并過(guò)程，將類(lèi)別合并為7類(lèi)，如圖4 (c)所示。圖4(d)是利用現(xiàn)有的三維方法實(shí)施分割，分割結(jié)果為7類(lèi)。圖5是本實(shí)施例提供的 二維方法與現(xiàn)有的三維方法的定量評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)是時(shí)間和J值，其中J值為類(lèi)內(nèi)離差平方 和與類(lèi)間離差平方和的比值。在彩色空間中，圖像分割越準(zhǔn)確，J的值就越小。
[0146] 對(duì)House圖像利用本實(shí)施例提供的圖像分割方法進(jìn)行分割，與圖2(a)原圖對(duì)照可 見(jiàn)，在RG子空間的分割結(jié)果IRG中，草地、天空及窗戶(hù)邊框沒(méi)有分開(kāi);在RB子空間的分割結(jié)果 IRB中，草地、墻壁及房頂沒(méi)有分開(kāi);在GB子空間的分割結(jié)果IGB中，房頂和墻壁沒(méi)有分開(kāi)。可 見(jiàn)3個(gè)二維子空間的分割結(jié)果沒(méi)有一個(gè)是正確的。這主要是由于投影到二維子空間后，丟失 了某一顏色分量信息而產(chǎn)生的。因此，為了得到最終圖像分割的正確結(jié)果，對(duì)其RG、RB和GB 子空間上的分割結(jié)果實(shí)施融合是必要的。采用融合技術(shù)處理之后，圖像中所有的主要對(duì)象 均被正確分割，而且主要顏色區(qū)域仍與原圖像一致。
[0147] 圖6示出了本實(shí)施例提供的一種圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，包括子圖像獲取模 塊11、均值分割模塊12、第一分割模塊13、第二分割模塊14和第三分割模塊15,其中，
[0148] 子圖像獲取模塊11用于獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一 子圖像、第二子圖像和第三子圖像；
[0149] 均值分割模塊12用于對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割，得到若干個(gè)集合；
[0150] 第一分割模塊13用于根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到 第一分割圖像；
[0151] 第二分割模塊14用于根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二 分割圖像；
[0152]第三分割模塊15用于根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第 二分割圖像中的分割類(lèi)進(jìn)行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。
[0153]本實(shí)施例通過(guò)獲取三維彩色圖像的二維子圖像，并對(duì)子圖像進(jìn)行多次分割處理， 減小了計(jì)算量和計(jì)算機(jī)資源消耗，同時(shí)通過(guò)模糊C-均值進(jìn)行模糊聚類(lèi)，直觀且易于實(shí)現(xiàn)，提 高了處理速度。
[0154] 可選地，所述均值分割模塊包括：
[0155] 參數(shù)確定單元，用于根據(jù)每個(gè)子圖像，確定每個(gè)子圖像的聚類(lèi)中心距離、初始化聚 類(lèi)中心和迭代次數(shù)；
[0156]距離計(jì)算單元，用于根據(jù)歐式距離公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到初始化聚類(lèi)中心的距 離，根據(jù)所述距離計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到距離中心的隸屬度，根據(jù)所述隸屬度得到新的聚類(lèi)中 心，并根據(jù)歐式距離公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到新的聚類(lèi)中心的距離；
[0157] 集合獲取單元，用于根據(jù)所述迭代次數(shù)和所述聚類(lèi)中心距離，得到若干個(gè)集合；
[0158] 其中，所述迭代次數(shù)為歐式距離公式的計(jì)算次數(shù)。
[0159] 進(jìn)一步地，所述第一分割模塊包括：
[0160] 第一偏似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第一子圖像的集合到所述第二子圖像的集合 的第一偏似度；
[0161] 第一模糊集合獲取單元，用于根據(jù)所述第一偏似度、所述第一子圖像的集合和所 述第二子圖像的集合，得到第一模糊集合；
[0162] 第一匹配度獲取單元，用于根據(jù)第一預(yù)設(shè)模糊算子和所述第一模糊集合，得到所 述第一子圖像和所述第二子圖像的第一匹配度；
[0163] 第一分割單元，用于當(dāng)所述第一匹配度大于第一預(yù)設(shè)值時(shí)，根據(jù)所述第二子圖像 的集合將所述第一子圖像的集合分割為若干個(gè)子集合，所述子集合組成的圖像為所述第一 分割圖像。
[0164]進(jìn)一步地，所述第一分割模塊包括：
[0165] 第二偏似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第一分割圖像的子集合到所述第三子圖像的 集合的第二偏似度；
[0166] 第二模糊集合獲取單元，用于根據(jù)所述第二偏似度、所述第一分割圖像的子集合 和所述第三子圖像的集合，得到第二模糊集合；
[0167] 第二匹配度獲取單元，用于根據(jù)第二預(yù)設(shè)模糊算子和所述第二模糊集合，得到所 述第一分割圖像和所述第三子圖像的第二匹配度；
[0168] 第二分割單元，用于當(dāng)所述第二匹配度大于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，根據(jù)所述第三子圖像 的集合將所述第一分割圖像的子集合分割為若干個(gè)二級(jí)子集合，所述二級(jí)子集合組成的圖 像為所述第二分割圖像。
[0169] 更進(jìn)一步地，所述顏色距離的計(jì)算公式如下公式一：
[0171]其中，"為第一像素點(diǎn)的亮度，。為第二像素點(diǎn)的亮度，&1為所述第一像素點(diǎn)的第 一色差分量，&2為所述第二像素點(diǎn)的第一色差分量，匕為所述第一像素點(diǎn)的第二色差分量， 匕為所述第二像素點(diǎn)的第二色差分量。
[0172] 本實(shí)施例所述的圖像分割裝置可以用于執(zhí)行上述方法實(shí)施例，其原理和技術(shù)效果 類(lèi)似，此處不再贅述。
[0173] 本發(fā)明的說(shuō)明書(shū)中，說(shuō)明了大量具體細(xì)節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實(shí)施例可以 在沒(méi)有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐。在一些實(shí)例中，并未詳細(xì)示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技 術(shù)，以便不模糊對(duì)本說(shuō)明書(shū)的理解。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種圖像分割方法，其特征在于，包括： 獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一子圖像、第二子圖像和第三 子圖像； 對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割，得到若干個(gè)集合； 根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一分割圖像； 根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二分割圖像； 根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第二分割圖像中的分割類(lèi)進(jìn) 行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割， 得到若干個(gè)集合，進(jìn)一步包括： 根據(jù)每個(gè)子圖像，確定每個(gè)子圖像的聚類(lèi)中心距離、初始化聚類(lèi)中心和迭代次數(shù)； 根據(jù)歐式距離公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到初始化聚類(lèi)中心的距離，根據(jù)所述距離計(jì)算每 個(gè)像素點(diǎn)到距離中心的隸屬度，根據(jù)所述隸屬度得到新的聚類(lèi)中心，并根據(jù)歐式距離公式 計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到新的聚類(lèi)中心的距離； 根據(jù)所述迭代次數(shù)和所述聚類(lèi)中心距離，得到若干個(gè)集合； 其中，所述迭代次數(shù)為歐式距離公式的計(jì)算次數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第 二子圖像的集合，得到第一分割圖像，進(jìn)一步包括： 計(jì)算所述第一子圖像的集合到所述第二子圖像的集合的第一偏似度； 根據(jù)所述第一偏似度、所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一模 糊集合； 根據(jù)第一預(yù)設(shè)模糊算子和所述第一模糊集合，得到所述第一子圖像和所述第二子圖像 的第一匹配度； 若所述第一匹配度大于第一預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述第二子圖像的集合將所述第一子圖像 的集合分割為若干個(gè)子集合，所述子集合組成的圖像為所述第一分割圖像。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子 圖像的集合，得到第二分割圖像，進(jìn)一步包括： 計(jì)算所述第一分割圖像的子集合到所述第三子圖像的集合的第二偏似度； 根據(jù)所述第二偏似度、所述第一分割圖像的子集合和所述第三子圖像的集合，得到第 二模糊集合； 根據(jù)第二預(yù)設(shè)模糊算子和所述第二模糊集合，得到所述第一分割圖像和所述第三子圖 像的第二匹配度； 若所述第二匹配度大于第二預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述第三子圖像的集合將所述第一分割圖 像的子集合分割為若干個(gè)二級(jí)子集合，所述二級(jí)子集合組成的圖像為所述第二分割圖像。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述顏色距離的計(jì)算公式如下公式一：其中，Li為第一像素點(diǎn)的亮度，L2為第二像素點(diǎn)的亮度，ai為所述第一像素點(diǎn)的第一色 差分量，&2為所述第二像素點(diǎn)的第一色差分量，匕為所述第一像素點(diǎn)的第二色差分量，132為 所述第二像素點(diǎn)的第二色差分量。6. -種圖像分割裝置，其特征在于，包括： 子圖像獲取模塊，用于獲取待分割三維彩色圖像的三個(gè)二維子圖像，分別為第一子圖 像、第二子圖像和第三子圖像； 均值分割模塊，用于對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行模糊C-均值分割，得到若干個(gè)集合； 第一分割模塊，用于根據(jù)所述第一子圖像的集合和所述第二子圖像的集合，得到第一 分割圖像； 第二分割模塊，用于根據(jù)所述第一分割圖像和所述第三子圖像的集合，得到第二分割 圖像； 第三分割模塊，用于根據(jù)所述第二分割圖像中每個(gè)分割類(lèi)的顏色距離對(duì)所述第二分割 圖像中的分割類(lèi)進(jìn)行合并，并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割數(shù)量，得到第三分割圖像。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述均值分割模塊包括： 參數(shù)確定單元，用于根據(jù)每個(gè)子圖像，確定每個(gè)子圖像的聚類(lèi)中心距離、初始化聚類(lèi)中 心和迭代次數(shù)； 距離計(jì)算單元，用于根據(jù)歐式距離公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到初始化聚類(lèi)中心的距離，根 據(jù)所述距離計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到距離中心的隸屬度，根據(jù)所述隸屬度得到新的聚類(lèi)中心，并 根據(jù)歐式距離公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到新的聚類(lèi)中心的距離； 集合獲取單元，用于根據(jù)所述迭代次數(shù)和所述聚類(lèi)中心距離，得到若干個(gè)集合； 其中，所述迭代次數(shù)為歐式距離公式的計(jì)算次數(shù)。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一分割模塊包括： 第一偏似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第一子圖像的集合到所述第二子圖像的集合的第 一偏似度； 第一模糊集合獲取單元，用于根據(jù)所述第一偏似度、所述第一子圖像的集合和所述第 二子圖像的集合，得到第一模糊集合； 第一匹配度獲取單元，用于根據(jù)第一預(yù)設(shè)模糊算子和所述第一模糊集合，得到所述第 一子圖像和所述第二子圖像的第一匹配度； 第一分割單元，用于當(dāng)所述第一匹配度大于第一預(yù)設(shè)值時(shí)，根據(jù)所述第二子圖像的集 合將所述第一子圖像的集合分割為若干個(gè)子集合，所述子集合組成的圖像為所述第一分割 圖像。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一分割模塊包括： 第二偏似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第一分割圖像的子集合到所述第三子圖像的集合 的第二偏似度； 第二模糊集合獲取單元，用于根據(jù)所述第二偏似度、所述第一分割圖像的子集合和所 述第三子圖像的集合，得到第二模糊集合； 第二匹配度獲取單元，用于根據(jù)第二預(yù)設(shè)模糊算子和所述第二模糊集合，得到所述第 一分割圖像和所述第三子圖像的第二匹配度； 第二分割單元，用于當(dāng)所述第二匹配度大于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，根據(jù)所述第三子圖像的集 合將所述第一分割圖像的子集合分割為若干個(gè)二級(jí)子集合，所述二級(jí)子集合組成的圖像為 所述第二分割圖像。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述顏色距離的計(jì)算公式如下公式一：其中，Li為第一像素點(diǎn)的亮度，L2為第二像素點(diǎn)的亮度，ai為所述第一像素點(diǎn)的第一色 差分量，&2為所述第二像素點(diǎn)的第一色差分量，匕為所述第一像素點(diǎn)的第二色差分量，132為 所述第二像素點(diǎn)的第二色差分量。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105869177SQ201610252261
【公開(kāi)日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年4月20日
【發(fā)明人】薛河儒, 姜新華, 周艷青, 郜曉晶
【申請(qǐng)人】?jī)?nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)