專利名稱：利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及一種圖像分割方法，具體地說是一種利用核傳遞的圖像分割的方法，可用于目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，醫(yī)學(xué)圖像分析、網(wǎng)絡(luò)圖像檢索及會(huì)議視屏監(jiān)控。
背景技術(shù)：
數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了獨(dú)立的科學(xué)體系，圖像分割是一種重要的圖像處理技術(shù)，可應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像檢測(cè)病灶區(qū)、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤、網(wǎng)絡(luò)圖像檢索、視頻監(jiān)控等。圖像分割是圖像處理的關(guān)鍵步驟，可以說，圖像分割結(jié)果的好壞直接影響對(duì)圖像的理解。圖像分割的方法和種類有很多，常見的分割技術(shù)閾值分割技術(shù)，微分算子邊緣檢測(cè)，區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)，聚類分割技術(shù)?；陬A(yù)分割再合并的聚類分割技術(shù)是近年來國(guó)際上分割領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)?；陬A(yù)分割再合并的圖像分割，首先利用過分割的圖像分割方法，將圖像分成很多區(qū)域，這些由過分割獲得的小區(qū)域稱為超像素，再采用分類方法將這些超像素分類合并獲得最佳的圖像分割結(jié)果。該方法本質(zhì)上將圖像分割問題轉(zhuǎn)化為區(qū)域合并問題。由于這一分割方法與傳統(tǒng)的聚類分割技術(shù)相比可以大大降低在合并時(shí)需要處理的數(shù)據(jù)量，因此近年來引起廣泛關(guān)注。Tao和Jin在2007年根據(jù)這一思想提出基于均值飄逸和規(guī)范切的彩色圖像分割方法，該方法利用均值漂移過分割圖像，獲得超像素，采用規(guī)范切合并超像素獲得分割結(jié)果。Ersahin和Cumming在2010年提出一種新的基于譜圖劃分的偏振合成孔徑雷達(dá)圖像分割方法，該方法利用輪廓和空間信息將圖像分割成小區(qū)域得到超像素，采用譜圖劃分合并超像素獲得分割結(jié)果。Huang和Sang在2011年初提出利用凝聚聚類方法在L*a*b顏色空間中進(jìn)行圖像分割，首先利用Mori在2005年提出的獲得超像素的方法獲得超像素，然后采用凝聚策略合并超像素得到分割結(jié)果。這些方法盡管提高了計(jì)算效率，但依舊存在一些問題1)不能保持超像素?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)間的一致性；2)采用高斯相似函數(shù)計(jì)算超像素之間的相似性，必須人為手動(dòng)設(shè)置尺度參數(shù)，使得分割結(jié)果不穩(wěn)定；3)只考慮局部特性，失去了全局優(yōu)化特性降低了分割精度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法，充分利用已有無標(biāo)記圖像數(shù)據(jù)使得分割的結(jié)果穩(wěn)定，保持圖像數(shù)據(jù)一致性，并且不需要人為設(shè)置尺度參數(shù)，穩(wěn)定了分割結(jié)果，考慮圖像的全局特性，提高分割的效率和精度。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)方案是先利用過分割的圖像分割方法，將圖像分成很多區(qū)域，這些由過分割獲得的小區(qū)域稱為超像素，再采用核傳遞方法將這些超像素合并獲得圖像分割結(jié)果。其具體步驟包括如下1)輸入一幅圖像，在Luv顏色空間中獲得該圖像的顏色特征F= {&，fu，fv}，其中F的每一行表示一個(gè)像素點(diǎn)的特征，fL> fu、fv分別表示Luv顏色空間的亮度分量L、色度坐標(biāo)分量u和色度坐標(biāo)分量ν的特征；2)采用均值漂移方法將該輸入圖像預(yù)分割為超像素集= ^jL1，將各超像素所包含的所有像素點(diǎn)特征的平均值分別作為各超像素的顏色特征，得到超像素顏色特征集 SF = ·[忒^i，其中超像素Si為均值漂移方法預(yù)分割輸入圖像所得的第i個(gè)區(qū)域，i = 1， 2,..., η, η表示超像素集S的大小，Sfi為第i個(gè)超像素Si的顏色特征；3)利用全局k-means聚類，把超像素顏色特征集SF聚為num_Seed類，得到聚類中心集C = ^}；^^，使用歐式距離按照最近鄰原則在超像素顏色特征集SF中尋找與每個(gè)聚類中心對(duì)應(yīng)的最近超像素顏色特征，得到種子點(diǎn)集合民μ ={珥}；；^-，其中num_seed是人為確定的種子點(diǎn)的個(gè)數(shù)，Ci表示第i個(gè)聚類中心，Sei為對(duì)應(yīng)于第i個(gè)聚類中心最近的超像素顏色特征，i = 1,2, ... , num_seed ；4)采用自適應(yīng)譜聚類把種子點(diǎn)集合Ssrad聚為N類，獲得種子點(diǎn)標(biāo)簽集 SLseed=(Sli)Zreed，如果每?jī)蓚€(gè)種子點(diǎn)有相同的標(biāo)簽則屬于must-link約束集合M，如果每?jī)蓚€(gè)種子點(diǎn)有不同的標(biāo)簽則屬于carmot-link約束集合C，其中N為人為設(shè)定的圖像分類數(shù)，Sli 表示第 i 個(gè)種子點(diǎn)的標(biāo)簽，Sli e {1，2，· · ·，N}，i = 1,2, ... , hum_seed ；5)使用核傳遞的方法將must-link約束集合M與carmot-link約束集合C中的成對(duì)約束信息傳遞到整個(gè)超像素顏色特征集SF中，得到大小為n*n的核矩陣K ；6)采用k-means聚類方法，把核矩陣K按行聚為N類，得到聚類標(biāo)簽向量Z = {/,.}。， 其中Ii表示第i個(gè)超像素Si被分割為第Ii類，Ii e {1，2，...，N}；7)將圖像中有相同標(biāo)簽的超像素Si分配同一種顏色，輸出分割后的圖像。本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下特點(diǎn)1.本發(fā)明采用均值漂移預(yù)分割獲得超像素集，在超像素的基礎(chǔ)上分割圖像，有效保持了各目標(biāo)的的邊緣，大大降低了要處理的圖像數(shù)據(jù)，提高了計(jì)算效率。2.本發(fā)明采用全局k-means聚類方法，在整個(gè)數(shù)據(jù)空間中尋找種子點(diǎn)，使得種子點(diǎn)更具有代表性。3.本發(fā)明采用自適應(yīng)譜聚類方法獲得must-link約束集合與carmot-link約束集合，不需人為設(shè)置尺度參數(shù)，獲得穩(wěn)定的分割結(jié)果。4.本發(fā)明采用核傳遞的方法將約束信息傳遞到整個(gè)數(shù)據(jù)空間，有效的保持了數(shù)據(jù)的一致性，提高了分割精度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明利用核傳遞方法可以有效的用于圖像分割，使后續(xù)圖像的理解和解譯能夠更好進(jìn)行。


圖1是本發(fā)明的流程圖；圖2是本發(fā)明仿真試驗(yàn)中使用的原始測(cè)試圖像，airplane, horse、flower和 church ；圖3是現(xiàn)有方法和本發(fā)明在四幅測(cè)試圖像上的分割結(jié)果。
具體實(shí)施例方式參照?qǐng)D1，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟包括如下
權(quán)利要求
1.一種利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法，其特征包括如下步驟1)輸入一幅圖像，在Luv顏色空間中獲得該圖像的顏色特征F={fyfu，fv}，其中F的每一行表示一個(gè)像素點(diǎn)的特征，fL> fu> fv分別表示Luv顏色空間的亮度分量L、色度坐標(biāo)分量u和色度坐標(biāo)分量ν的特征；2)采用均值漂移方法將該輸入圖像預(yù)分割為超像素集S= ^WlL1，將各超像素所包含的所有像素點(diǎn)特征的平均值分別作為各超像素的顏色特征，得到超像素顏色特征集 # = ·[忒^1，其中超像素Si為均值漂移方法預(yù)分割輸入圖像所得的第i個(gè)區(qū)域，i = 1， 2,..., η, η表示超像素集S的大小，Sfi為第i個(gè)超像素Si的顏色特征；3)利用全局k-means聚類，把超像素顏色特征集SF聚為nUm_seed類，得到聚類中心集 C = {cX^-seed，使用歐式距離按照最近鄰原則在超像素顏色特征集SF中尋找與每個(gè)聚類中心對(duì)應(yīng)的最近超像素顏色特征，得到種子點(diǎn)集合民^ = {setY^-seed，其中nUm_seed是人為確定的種子點(diǎn)的個(gè)數(shù)，Ci表示第i個(gè)聚類中心，Sei為對(duì)應(yīng)于第i個(gè)聚類中心最近的超像素顏色特征，i = 1，2，…，num—seed ；4)采用自適應(yīng)譜聚類把種子點(diǎn)集合Ssrad聚為N類，獲得種子點(diǎn)標(biāo)簽集 SLseed 二 {si^seed，如果每?jī)蓚€(gè)種子點(diǎn)有相同的標(biāo)簽則屬于must-link約束集合M，如果每?jī)蓚€(gè)種子點(diǎn)有不同的標(biāo)簽則屬于carmot-link約束集合C，其中N為人為設(shè)定的圖像分類數(shù)，Sli 表示第 i 個(gè)種子點(diǎn)的標(biāo)簽，Sli e {1，2，· · ·，N}，i = 1,2, ... , num_seed ；5)使用核傳遞的方法將must-link約束集合M與carmot-link約束集合C中的成對(duì)約束信息傳遞到整個(gè)超像素顏色特征集SF中，得到大小為n*n的核矩陣K ；6)采用k-means聚類方法，把核矩陣K按行聚為N類，得到聚類標(biāo)簽向量I二 {/,K,，其中Ii表示第i個(gè)超像素Si被分割為第Ii類，IiE {1，2，...，N}；7)將圖像中有相同標(biāo)簽的超像素Si分配同一種顏色，輸出分割后的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法，其特征在于步驟3)所述的使用歐式距離按照最近鄰原則，在超像素顏色特征集SF中尋找與每個(gè)聚類中心對(duì)應(yīng)的最近超像素顏色特征，按如下步驟進(jìn)行2a)把超像素顏色特征集SF中的每一行看做一個(gè)點(diǎn)，同時(shí)把聚類中心集C = {c,.KLT^m的每一行看做一個(gè)點(diǎn)，依據(jù)歐氏距離計(jì)算式尖=J禮-C71 f +I^2 - 『+1於-c j2計(jì)算每一個(gè)超像素顏色特征到所有聚類中心的歐氏距離，計(jì)算式中Sfi和…分別有三維特征，用計(jì)算得到的num_seed個(gè)歐式距離作為距離矩陣d = [ClijJntaum seed的第i行，i = 1，2，...， n，j = 1,2,..., num—seed ；2b)在距離矩陣d的每一列中尋找最小值，并記錄下該值對(duì)應(yīng)的行標(biāo)簽，在超像素顏色特征集SF中取出該標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的行，構(gòu)成種子點(diǎn)集合,i = l,2, ...,num_seedo
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法，其特征在于步驟4)所述的如果每?jī)蓚€(gè)種子點(diǎn)有相同的標(biāo)簽則屬于must-link約束集合M，如果每?jī)蓚€(gè)種子點(diǎn)有不同的標(biāo)簽則屬于carmot-link約束集合C，是查看當(dāng)前種子點(diǎn)Sei與下一個(gè)種子點(diǎn)sei+1的種子點(diǎn)標(biāo)簽Sli與sli+1是否相同，如果是，則把Sei與sei+1在超像素顏色特征集SF中對(duì)應(yīng)的位置作為一行記錄進(jìn)must-link約束集合M，反之則記錄進(jìn)carmot-link約束集合C， must-link約束集合M與carmot-link約束集合C的行數(shù)之和為num_seed-l，列數(shù)分別為 2, i = 1,2, ... , num_seed-l。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法，其特征在于步驟5)所述的使用核傳遞的方法將must-link約束集合M與carmot-link約束集合C中的成對(duì)約束信息傳遞到整個(gè)超像素顏色特征集SF中，是將約束信息以及超像素顏色特征集按照核傳遞方法的映射關(guān)系映射到一個(gè)核空間，獲得核矩陣K。
全文摘要
本發(fā)明公開一種利用核傳遞進(jìn)行圖像分割的方法，解決現(xiàn)有方法的存儲(chǔ)規(guī)模大、不能保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性的問題。實(shí)現(xiàn)步驟為輸入一幅圖像，提取輸入圖像的顏色特征，并利用均值漂移方法獲得輸入圖像的超像素集，計(jì)算超像素顏色特征集；利用全局k-means聚類方法在超像素顏色特征集中尋找種子點(diǎn)集合；采用自適應(yīng)譜聚類方法更新種子點(diǎn)集合的標(biāo)簽，構(gòu)造約束集合；利用核傳遞方法將約束集合中的約束信息傳遞到整個(gè)超像素顏色特征空間，獲得核矩陣；由k均值方法對(duì)核矩陣進(jìn)行聚類獲得超像素的標(biāo)簽向量，輸出分割結(jié)果。本發(fā)明存儲(chǔ)規(guī)模小、可保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，計(jì)算效率和分割精度高，可用于目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，醫(yī)學(xué)圖像分析、網(wǎng)絡(luò)圖像檢索及會(huì)議視屏監(jiān)控。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102254326SQ201110208618
公開日2011年11月23日 申請(qǐng)日期2011年7月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月22日
發(fā)明者侯彪, 公茂果, 劉娟, 尚榮華, 沈彥波, 焦李成, 王爽, 鄭喆坤, 馬文萍 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)