專利名稱：圖像分割方法與系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像分割方法與系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著計算機視覺技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像分割引起了人們的廣泛關(guān)注。圖像分割是計算機視覺中的一個關(guān)鍵問題，它的目的是簡化或改變圖像的表現(xiàn)形式，使得圖像更容易理解和分析。例如，互聯(lián)網(wǎng)上有一張模特(前景)站在商店門口(背景)的圖片，我們希望計算機能自動把模特(前景)找出來。圖像分割是要將圖片分成前景和背景兩部分，如何讓計算機去“看懂”圖片是一個難題。傳統(tǒng)的圖像分割技術(shù)往往需要人工介入，例如需要人為在圖片上設(shè)定一個相對準確的前景區(qū)域，計算機才能將前景找出來。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述技術(shù)缺陷，本發(fā)明提供了一種圖像分割方法與系統(tǒng)，以便全自動、快速、準確地完成圖像分割任務(wù)。一種圖像分割方法，包括如下步驟:抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析，得到圖像的初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域；對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域進行迭代分析，獲得精確前景區(qū)域，所述局部對比度為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域與其周邊區(qū)域顏色直方圖的卡方距離；所述顏色一致性為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域內(nèi)顏色的一致性；所述初始前景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果高于第一前景閾值，且顏色一致性高于第二前景閾值的區(qū)域；所述初始背景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果低于第一背景閾值，或局部對比度低于第二背景閾值的區(qū)域。一種圖像分割系統(tǒng)，包括:顯著性分析單元，用于抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析，得到圖像的初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域；迭代單元，用于對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域進行迭代分析，獲得精確前景區(qū)域，所述局部對比度為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域與其周邊區(qū)域顏色直方圖的卡方距離；
所述顏色一致性為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域內(nèi)顏色的一致性；所述初始前景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果高于第一前景閾值，且顏色一致性高于第二前景閾值的區(qū)域；
所述初始背景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果低于第一背景閾值，或局部對比度低于第二背景閾值的區(qū)域。本發(fā)明圖像分割方法與系統(tǒng)，先采用基于局部對比度和顏色一致性的顯著性分析方法，得到一個初始的前景和背景，再通過迭代分析，得到更精確的前景和背景。整個過程可以由計算機完成，不需人工介入，具有較高的適用性，所得的初始前景相比人工設(shè)定的前景，更為準確，迭代之后得到的最終的前景也具有更高的準確性，同時還減少了迭代次數(shù)，從而提聞了分割效率。


圖1為本發(fā)明圖像分割方法實施例二的流程示意圖；圖2為本發(fā)明圖像分割方法實施例三的流程示意圖；圖3為本發(fā)明圖像分割系統(tǒng)實施例二的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明圖像分割系統(tǒng)實施例三的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明是一種基于顯著性分析的圖像分割方法與系統(tǒng)，顯著性分析的過程可以由計算機完成，所以整個分割過程不需任何的人工參與，能全自動地準確完成圖像分割任務(wù)。下面結(jié)合附圖與實施例首先詳細解釋本發(fā)明的圖像分割方法。實施例一本實施例的圖像分割方法，包括如下步驟:抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析，得到圖像的初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域；對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域進行迭代分析，獲得精確前景區(qū)域，所述局部對比度為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域與其周邊區(qū)域顏色直方圖的卡方距離；所述顏色一致性為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域內(nèi)顏色的一致性；所述初始前景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果高于第一前景閾值，且顏色一致性高于第二前景閾值的區(qū)域；所述初始背景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果低于第一背景閾值，或局部對比度低于第二背景閾值的區(qū)域。本實施例選用局部對比度和顏色一致性來評判圖像的顯著性，再對顯著性進行分析，得出初始的前景區(qū)域和背景區(qū)域。背景距離鏡頭較遠，景物模糊，局部對比度較前景低，且背景一般錯綜復(fù)雜，而前景的顏色一般具有一定程度的一致性。因此，某區(qū)域局部對比度越低，是背景的可能性越大，顏色一致性越高是前景的可能性越大。但本實施例在確定初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域時，除考慮局部對比度和顏色一致性外，還考慮了兩者的綜合結(jié)果，以提高所確定初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域的準確性。兩個特征進行綜合的方法有很多，可以是直接相加，可以是歸一化后相加，可以是加權(quán)后相加，或者其他方式，是具體情況而定。實施例二
本實施例的圖像分割方法，如圖1所示，包括如下步驟:步驟S101、抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析，得到圖像的初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域；步驟S102、采用顏色聚類和最小割的迭代方法對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域進一步分析，獲得精確前景區(qū)域，所述步驟SlOl抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析包括:步驟S1011、計算局部對比度:在圖像上均勻采樣C1Xc2個像素點，按如下公式計算每個像素點X的局部對比度特征LC，并將LC歸一化在
的范圍內(nèi):
權(quán)利要求
1.一種圖像分割方法，其特征在于，包括如下步驟: 抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析，得到圖像的初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域； 對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域進行迭代分析，獲得精確前景區(qū)域， 所述局部對比度為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域與其周邊區(qū)域顏色直方圖的卡方距離； 所述顏色一致性為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域內(nèi)顏色的一致性； 所述初始前景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果高于第一前景閾值，且顏色一致性高于第二前景閾值的區(qū)域； 所述初始背景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果低于第一背景閾值，或局部對比度低于第二背景閾值的區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分割方法，其特征在于， 對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域采用顏色聚類和最小割的迭代方法進行迭代分析， 所述步驟抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析包括: 在圖像上均勻采樣C1Xc2個像素點，按如下公式計算每個像素點X的局部對比度特征LC,并對LC進行歸一化:
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像分割方法，其特征在于，還包括步驟: 對圖像進行人臉檢測，若檢測到人臉，則根據(jù)人臉位置確定初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域，若未檢測到人臉，則執(zhí)行所述步驟抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像分割方法，其特征在于， 若檢測到人臉，則根據(jù)人臉位置確定所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域，并將圖像按預(yù)定比例縮小，若未檢測到人臉，則將圖像按預(yù)定比例縮小，并針對縮小后的圖像執(zhí)行所述步驟抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析； 將縮小后的圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖，再在灰度圖上均勻采樣C1Xc2個像素點； 對得到的所述精確前景區(qū)域按所述預(yù)定比例放大，得到最終的前景區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像分割方法，其特征在于，對所述精確前景區(qū)域放大前，采用洪流填充法進行補洞處理。
6.一種圖像分割系統(tǒng)，其特征在于，包括: 顯著性分析單元，用于抽取圖像的局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性分析，得到圖像的初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域； 迭代單元，用于對所述初始前景區(qū)域和所述初始背景區(qū)域進行迭代分析，獲得精確前景區(qū)域， 所述局部對比度為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域與其周邊區(qū)域顏色直方圖的卡方距離； 所述顏色一致性為圖像上預(yù)定范圍的區(qū)域內(nèi)顏色的一致性； 所述初始前景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果高于第一前景閾值，且顏色一致性高于第二前景閾值的區(qū)域； 所述初始背景區(qū)域為局部對比度和顏色一致性綜合結(jié)果低于第一背景閾值，或局部對比度低于第二背景閾值的區(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像分割系統(tǒng)，其特征在于， 所述顯著性分析單元包括: 局部對比度求取模塊，用于在圖像上均勻采樣C1Xc2個像素點，按如下公式計算每個像素點X的局部對比度特征LC，并對LC進行歸一化:
8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的圖像分割系統(tǒng)，其特征在于，還包括: 人臉檢測單元，用于對圖像進行人臉檢測，若檢測到人臉，則啟動人臉初始分割單元，若未檢測到人臉，則啟動所述顯著性分析單元， 所述人臉初始分割單元，用于根據(jù)人臉位置確定初始前景區(qū)域和初始背景區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的圖像分割系統(tǒng)，其特征在于， 所述人臉初始分割單元還用于將圖像按預(yù)定比例縮小， 所述顯著性分析單元還用于將圖像按預(yù)定比例縮小，再針對縮小后的圖像抽取局部對比度和顏色一致性特征進行顯著性 分析， 所述局部對比度求取模塊還用于將縮小后的圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖，再在灰度圖上均勻采樣C1X C2個像素點； 所述迭代單元還用于對得到的所述精確前景區(qū)域按所述預(yù)定比例放大，得到最終的前景區(qū)域。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的圖像分割系統(tǒng)，其特征在于，所述迭代單元對所述精確前景區(qū)域放大前，還采用洪流填充法對所述精確前景區(qū)域進行補洞處理。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像分割方法與系統(tǒng)，先采用基于局部對比度和顏色一致性的顯著性分析方法，得到一個初始的前景和背景，再通過迭代分析，得到更精確的前景和背景。整個過程可以由計算機完成，不需人工介入，具有較高的適用性，所得的初始前景相比人工設(shè)定的前景，更為準確，迭代之后得到的最終的前景也具有更高的準確性，同時還減少了迭代次數(shù)，從而提高了分割效率。
文檔編號G06T7/00GK103208123SQ20131013939
公開日2013年7月17日 申請日期2013年4月19日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月19日
發(fā)明者鐘海蘭 申請人:廣東搜網(wǎng)絡(luò)科技有限公司