專利名稱：一種圖像分割方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像圖形處理技術(shù)，尤其是涉及一種圖像分割方法和裝置。
背景技術(shù)：
圖片的分割在圖形圖像處理領(lǐng)域中一直是一個(gè)基礎(chǔ)而重要的問題，很多后續(xù)的操作都基于分割的結(jié)果，分割效果的好與壞會(huì)直接對(duì)最終的圖像處理結(jié)果，甚至整體系統(tǒng)的性能造成影響，如機(jī)器人汽車在行駛中如果對(duì)道路圖像的分割不準(zhǔn)確，則直接影響運(yùn)行性能。而圖片的膚色分割則可以從背景中分離出人臉、手等，在人臉識(shí)別、表情識(shí)別、人手跟蹤、人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)跟蹤、黃色圖片過濾中都有重要應(yīng)用。然而，目前的圖片分割方案，所采用的方案通常比較復(fù)雜，圖像分割的效率較低， 分割效果也有待改善。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像分割方法和裝置，能夠大大簡(jiǎn)化圖像分割的操作， 提高圖像分割的速度，且得到的分割效果也較好，滿足后期圖像處理的要求，如基于本方案分割后的圖像，提取輪廓特征或形狀特征時(shí)都能達(dá)到較好的效果。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像分割方法，該方法包括獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)；根據(jù)所述LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像。本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種圖像分割裝置，該裝置包括LUV數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的 LUV數(shù)據(jù)；金字塔分割單元，用于根據(jù)所述LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像；其中，所述金字塔分割單元包括分層模塊，用于根據(jù)多分辨分析以及所設(shè)置的關(guān)聯(lián)閾值，將LUV數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為多層不同分辨率的金字塔濾波圖像；搜索模塊，用于利用預(yù)定的距離閾值在所述各層金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索，將滿足所述距離閾值的像素點(diǎn)劃分在同一個(gè)類中，得到分割結(jié)果圖像。由上述可見，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，通過在LUV顏色空間進(jìn)行圖像分割，并采用金字塔聚類分割的方式，能夠大大簡(jiǎn)化圖像分割的操作，提高圖像分割的速度，得到較好的分割效果，滿足后期圖像處理的要求，如基于本方案分割后的圖像，提取輪廓特征或形狀特征時(shí)都能達(dá)到較好的效果。


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為了更清楚地說明本發(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)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種圖像分割方法流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種圖像分割方法流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例二提供的四層金字塔濾波圖像的原理示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例三提供的一種圖像分割裝置結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為本方案中實(shí)驗(yàn)一的原始圖像；圖6為采用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方案對(duì)實(shí)驗(yàn)一中原始圖像進(jìn)行圖像分割后得到的分割結(jié)果圖像；圖7為本方案中實(shí)驗(yàn)二的原始圖像；圖8為采用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方案對(duì)實(shí)驗(yàn)二中原始圖像進(jìn)行圖像分割后得到的分割結(jié)果圖像；圖9為本方案中實(shí)驗(yàn)三的原始圖像；圖10為采用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方案對(duì)實(shí)驗(yàn)三中原始圖像進(jìn)行圖像分割后得到的分割結(jié)果圖像；圖11為本方案中實(shí)驗(yàn)四的原始圖像；圖12為采用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方案對(duì)實(shí)驗(yàn)四中原始圖像進(jìn)行圖像分割后得到的分割結(jié)果圖像；圖13為本方案中實(shí)驗(yàn)五的原始圖像；圖14為采用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方案對(duì)實(shí)驗(yàn)五中原始圖像進(jìn)行圖像分割后得到的分割結(jié)果圖像。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明的附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例， 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明實(shí)施例一提供了一種圖像分割方法，參見圖1，該方法包括11 獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)；12:根據(jù)上述LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像。進(jìn)一步的，步驟12可以具體為根據(jù)多分辨分析以及所設(shè)置的關(guān)聯(lián)閾值，將LUV 數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為多層不同分辨率的金字塔濾波圖像，并利用預(yù)定的距離閾值在所述各層金字塔濾波圖像進(jìn)行搜索，將滿足所述距離閾值的像素點(diǎn)劃分在同一個(gè)類中。由上述可見，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，通過在LUV顏色空間進(jìn)行圖像分割，并采用金字塔聚類分割的方式，能夠大大簡(jiǎn)化圖像分割的操作，提高圖像分割的速度，得到較好的分割效果，滿足后期圖像處理的要求，如基于本方案分割后的圖像，提取輪廓特征或形狀特征時(shí)都能達(dá)到較好的效果。為了更加清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，首先對(duì)本方案所采用的顏色空間 LUV進(jìn)行說明。LUV (Luminance, L*是亮度；U*和ν*是色度坐標(biāo))顏色空間，就是CIE 1976 0Λ u*, ν*)顏色空間，其于1976年被國(guó)際照明委員會(huì)(International Commission on Illumination)采用，并由1931 CIE XH顏色空間經(jīng)過簡(jiǎn)單的變換得到，是建立與視覺統(tǒng)一的顏色空間(就是對(duì)視覺可感知的顏色差別進(jìn)行單位化的編碼)的又一次嘗試。它被廣泛的應(yīng)用于計(jì)算機(jī)彩色圖像處理領(lǐng)域。由于LUV的目的是建立與視覺統(tǒng)一的顏色空間，所以其的3個(gè)分量并不是都有物理意義。其中L*是亮度，u*和/是色度坐標(biāo)。對(duì)于一般的圖像，u*和/的取值范圍為-100到+100，亮度為0到100。本方案通過選取在LUV空間中進(jìn)行圖像分割，能夠提高圖像分割的效果。下面對(duì)本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種圖像分割方法進(jìn)行具體說明，具體包括如下處理21 讀取圖像數(shù)據(jù)。利用計(jì)算機(jī)(或圖像處理平臺(tái))等設(shè)備讀取需要分割的圖像。通過計(jì)算機(jī)獲取的圖像數(shù)據(jù)是使用的是RGB顏色空間，RGB顏色空間是一種常用的顏色空間，主要是面向硬件，如顯示器，攝影機(jī)等。本方案在獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)時(shí)，需要進(jìn)行二次轉(zhuǎn)換，先從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成XYZ顏色空間(表示為RGB = > XYZ)，再?gòu)腦YZ 顏色空間轉(zhuǎn)換成LUV顏色空間(表示為XYZ = > LUV)。22 從RGB空間轉(zhuǎn)換至\TL空間。由于本方案在RGB顏色空間轉(zhuǎn)換時(shí)需要借助XYZ顏色空間，在此簡(jiǎn)單說明一下XYZ 顏色空間。由于“標(biāo)準(zhǔn)色度觀察者”用來(lái)標(biāo)定光譜色時(shí)出現(xiàn)負(fù)刺激值，計(jì)算不便，也不易理解， 因此1931年CIE在RGB系統(tǒng)基礎(chǔ)上，改用三個(gè)假想的原色X、Y、Z建立了一個(gè)新的色度系統(tǒng)。將它匹配等能光譜的三刺激值，定名為“CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度觀察者光譜三刺激值”，簡(jiǎn)稱為“CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度觀察者”。這一系統(tǒng)叫做“CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)”或稱為“2° 視場(chǎng)XYZ色度系統(tǒng)”。CIE XYZ顏色空間稍加變換就可得到Y(jié)xy色彩空間(YUV是切的一種特例)，其中Y取三刺激值中Y的值，表示亮度，X、y反映顏色的色度特性。XYZ三刺激值和相關(guān)聯(lián)的 Yxy色空間構(gòu)成了當(dāng)前的CIE色空間的基礎(chǔ)。XYZ三刺激值的概念是以色視覺的三元理論為根據(jù)的，它說明人眼具有接收三原色(紅、綠、藍(lán))的接收器，而所有的顏色均被視作該三原色的混合色。CTZ三刺激值是利用這些標(biāo)準(zhǔn)觀察者配色函數(shù)計(jì)算得來(lái)的，是與設(shè)備無(wú)關(guān)的顏色空間。本方案所采用的將圖像數(shù)據(jù)從RGB顏色空間中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至XYZ顏色空間中的數(shù)據(jù)的具體公式可以表示如下RGB = > XYZvar_R = (R/255)//R from 0 to 255var_G = (G/255)//G from 0 to 255
var_B = (B/255)//B from 0 to 255if (var_R > 0. 04045) var_R = ((var_R+0. 055)/1. 055) "2. 4elsevar_R = var_R/12. 92if (var_G > 0. 04045) var_G = ((var_G+0. 055)/1. 055) "2. 4elsevar_G = var_G/12. 92if (var_B > 0. 04045) var_B = ((var_B+0. 055)/1. 055) "2. 4elsevar_B = var_B/12. 92var_R = var_R*100var_G = var_G*100var_B = var_B*100X = var_R*0. 4124+var_G*0. 3576+var_B*0. 1805Y = var_R*0. 2126+var_G*0. 7152+var_B*0. 0722Z = var_R*0. 0193+var_G*0. 1192+var_B*0. 950523 從XYZ空間轉(zhuǎn)換至LUV空間。本方案在將圖像數(shù)據(jù)從RGB數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至LUV數(shù)據(jù)時(shí)，將XYZ數(shù)據(jù)作為中間的關(guān)聯(lián) 數(shù)據(jù)，本方案在將數(shù)據(jù)從XYZ顏色空間轉(zhuǎn)換成LUV顏色空間時(shí)可以采用如下公式XYZ = > LUVvar_U = (4*X) /(X+(l 5*Y) + (3*Z))var_V = (9*Y) /(X+(l 5*Y) + (3*Z))var_Y = Y/100if (var_Y > 0. 008856) var_Y = var_Y" (1/3)elsevar_Y = (7. 787*var_Y)+ (16/116)ref_X = 95. 047ref_Y = 100. 000ref_Z = 108. 883ref_U = (4*ref_X) / (ref_X+(15*ref_Y) + (3*ref_Z))ref_V = (9*ref_Y) / (ref_X+(15*ref_Y) + (3*ref_Z))CIE-L*= (116*var_Y)-16CIE-u*= 13*CIE-L** (var_U-ref_U)CIE-v*= 13*CIE-L** (var_V-ref_V)通過上述步驟22至23得到待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的
LUV數(shù)據(jù)。24 基于LUV空間進(jìn)行金字塔聚類分割。本方案使用了金字塔聚類分割，采用這個(gè)方法的原因是根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲知相對(duì)其它的分割算法如均值漂移、分水嶺等來(lái)說，金字塔聚類分割的圖像分割速度更快，分割后的區(qū)域總數(shù)適中，分割效果更好。本方案的聚類分割處理中，將待分割圖像中各像素點(diǎn)的LUV數(shù)據(jù)作為聚類分割的輸入數(shù)據(jù)，即對(duì)各像素點(diǎn)的LUV數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分割操作。
金字塔聚類分割是把原始圖像處理成分辨率不一的多層圖像，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的關(guān)聯(lián)閾值決定各層間像素的關(guān)聯(lián)性，在本層是根據(jù)設(shè)定好的距離閾值進(jìn)行搜索，把像素間距離在閥值內(nèi)或者接近閥值的像素(顏色)集合到一起，形成區(qū)域，通過設(shè)定合適的分割層數(shù)，采用金字塔聚類算法可以大大加快聚類的速度，在金字塔聚類分割中，經(jīng)過分層之后，是先從頂層的低分辨率開始快速處理，確定大概區(qū)域后再到大分辨率圖中處理，最后是原始圖像。本方案中的金字塔聚類分割根據(jù)多分辨分析以及所設(shè)置的關(guān)聯(lián)閾值，將LUV數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為層數(shù)為N的多層不同分辨率的金字塔濾波圖像，并利用預(yù)定的距離閾值在各層金字塔濾波圖像進(jìn)行搜索，將滿足所述距離閾值的像素點(diǎn)劃分在同一個(gè)類中。例如，若原始的LUV圖像表示為g0，對(duì)g0分解得到的一階金字塔濾波圖像表示為 gl，go的分辨率和采樣率都比gl低，然后再對(duì)gl分解得到的二階金字塔濾波圖像表示為 g2，不斷迭代處理得到g3、g4等，這一系列的圖像{g0，gl,…，gn}構(gòu)成金字塔結(jié)構(gòu)，用公式描述如下gk = R(gk_1)其中，k表示序號(hào)，R( ·)表示關(guān)系函數(shù)。每階的濾波圖像對(duì)應(yīng)于一個(gè)節(jié)點(diǎn)，則示例性的，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以有如下公式
權(quán)利要求
1.一種圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)；根據(jù)所述LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)具體包括將獲取到的待分割圖像中各像素點(diǎn)的RGB數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為顏色空間XYZ中的XYZ數(shù)據(jù)；將所述XYZ數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像具體包括根據(jù)多分辨分析以及所設(shè)置的關(guān)聯(lián)閾值，將LUV數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為層數(shù)為N的多層不同分辨率的金字塔濾波圖像，并利用預(yù)定的距離閾值在所述各層金字塔濾波圖像進(jìn)行搜索，將滿足所述距離閾值的像素點(diǎn)劃分在同一個(gè)類中。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，利用預(yù)定的距離閾值在所述各層金字塔濾波圖像進(jìn)行搜索具體包括按照分辨率從低到高的順序，根據(jù)預(yù)定的距離閾值分別在每一層的金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索，其中，若當(dāng)前層的金字塔濾波圖像存在上一層金字塔濾波圖像時(shí)，根據(jù)上一層的處理結(jié)果以及所述關(guān)聯(lián)閾值選取當(dāng)前層金字塔濾波圖像對(duì)應(yīng)的初始聚類中心，利用該初始聚類中心在當(dāng)前層金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索；若當(dāng)前層的金字塔濾波圖像不存在上一層金字塔濾波圖像時(shí)，從各層金字塔濾波圖像所對(duì)應(yīng)的特征矢量中選取初始聚類中心。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)定的距離閾值分別在每一層的金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索具體包括步驟1 選取初始聚類中心，根據(jù)所述距離閾值和初始聚類中心，將像素間距離滿足距離閾值的特征矢量劃分在一個(gè)區(qū)域塊中；步驟2 取每一區(qū)域塊中已經(jīng)聚類的特征矢量的平均值作為各區(qū)域塊新的聚類中心；步驟3 當(dāng)步驟1中各區(qū)域塊的聚類中心與步驟2中各區(qū)域塊的聚類中心不同時(shí)，重復(fù)執(zhí)行步驟1和步驟2，直至步驟1中各區(qū)域塊的聚類中心與步驟2中各區(qū)域塊的聚類中心相一致。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述將LUV數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為層數(shù)為N的多層不同分辨率的金字塔濾波圖像具體包括將LUV數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為4層不同分辨率的金字塔濾波圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述關(guān)聯(lián)閾值的取值范圍為[1，255]，所述距離閾值的取值范圍為[1，50]。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述關(guān)聯(lián)閾值的取值為200，所述距離閾值的取值為30。
9.一種圖像分割裝置，其特征在于，所述裝置包括LUV數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)；金字塔分割單元，用于根據(jù)所述LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像；其中，所述金字塔分割單元包括分層模塊，用于根據(jù)多分辨分析以及所設(shè)置的關(guān)聯(lián)閾值，將LUV數(shù)據(jù)構(gòu)成的待分割圖像迭代分解為多層不同分辨率的金字塔濾波圖像；搜索模塊，用于利用預(yù)定的距離閾值在所述各層金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索，將滿足所述距離閾值的像素點(diǎn)劃分在同一個(gè)類中，得到分割結(jié)果圖像。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述搜索模塊，具體用于按照分辨率從低到高的順序，根據(jù)預(yù)定的距離閾值分別在每一層的金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索，其中，若當(dāng)前層的金字塔濾波圖像存在上一層金字塔濾波圖像時(shí)，根據(jù)上一層的處理結(jié)果以及所述關(guān)聯(lián)閾值選取當(dāng)前層金字塔濾波圖像對(duì)應(yīng)的初始聚類中心，若當(dāng)前層的金字塔濾波圖像不存在上一層金字塔濾波圖像時(shí)，從各層金字塔濾波圖像所對(duì)應(yīng)的特征矢量中選取初始聚類中心，利用該初始聚類中心在當(dāng)前層金字塔濾波圖像中進(jìn)行搜索。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像分割方法和裝置，涉及圖像圖形處理技術(shù)，能夠大大簡(jiǎn)化圖像分割的操作，提高圖像分割的速度，得到較好的分割效果。本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方法包括獲取待分割圖像中各像素點(diǎn)在顏色空間LUV中所對(duì)應(yīng)的LUV數(shù)據(jù)；根據(jù)LUV數(shù)據(jù)對(duì)各像素點(diǎn)進(jìn)行金字塔聚類分割，得到分割結(jié)果圖像。
文檔編號(hào)G06K9/46GK102509097SQ20111029826
公開日2012年6月20日 申請(qǐng)日期2011年9月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月29日
發(fā)明者楊志宇 申請(qǐng)人:北京新媒傳信科技有限公司