圖標(biāo)分割方法、裝置和終端的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖標(biāo)分割方法、裝置和終端，屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】。所述方法包括：對(duì)圖標(biāo)進(jìn)行聚類得到至少兩個(gè)區(qū)域，選擇其中一個(gè)區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域；根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率；將計(jì)算得到的每個(gè)概率分別與預(yù)設(shè)的閾值作比較，選出概率大于所述閾值的區(qū)域；將所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域和所述選出的概率大于所述閾值的區(qū)域分割出來作為所述圖標(biāo)的背景，其余部分分割出來作為所述圖標(biāo)的前景。所述裝置包括：聚類模塊、計(jì)算模塊、比較模塊和分割模塊。本發(fā)明極大地提高了圖標(biāo)處理的效率和實(shí)時(shí)性，不僅實(shí)現(xiàn)了分割算法的全自動(dòng)化，而且，能夠達(dá)到移動(dòng)設(shè)備上圖標(biāo)處理的實(shí)時(shí)性要求。
【專利說明】圖標(biāo)分割方法、裝置和終端
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本公開涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種圖標(biāo)分割方法、裝置和終端。
【背景技術(shù)】
[0002]移動(dòng)設(shè)備上的圖像分割技術(shù)在最近一些年得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。隨著移動(dòng)設(shè)備上多媒體信息處理能力的增強(qiáng)，如何高效、準(zhǔn)確的將圖像進(jìn)行自動(dòng)的二值分割得到前景和背景信息，以及將得到的信息應(yīng)用于圖像的進(jìn)一步處理也是目前研發(fā)的方向。但是由于二值分割算法本身的復(fù)雜度以及輸入圖像數(shù)據(jù)的大容量性、多樣性，導(dǎo)致一直以來全自動(dòng)的二值分割在移動(dòng)設(shè)備上應(yīng)用時(shí)實(shí)時(shí)性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]有鑒于此，本公開提供了一種圖標(biāo)分割方法、裝置和終端，以提高圖標(biāo)處理的效率和實(shí)時(shí)性。所述技術(shù)方案如下:
[0004]一方面，提供了一種圖標(biāo)分割方法，包括:
[0005]對(duì)圖標(biāo)進(jìn)行聚類得到至少兩個(gè)區(qū)域，選擇其中一個(gè)區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域；
[0006]根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率；
[0007]將計(jì)算得到的每個(gè)概率分別與預(yù)設(shè)的閾值作比較，選出概率大于所述閾值的區(qū)域；
[0008]將所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域和所述選出的概率大于所述閾值的區(qū)域分割出來作為所述圖標(biāo)的背景，其余部分分割出來作為所述圖標(biāo)的前景。
[0009]其中，所述根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率，包括:
[0010]根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率，將所述顏色相似的概率作為所述其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率。
[0011]其中，所述根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率，包括:
[0012]根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率；
[0013]根據(jù)預(yù)先建立的關(guān)注模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值；
[0014]根據(jù)所述其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值與該區(qū)域顏色相似的概率計(jì)算得到該區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率。
[0015]其中，所述根據(jù)預(yù)先建立的關(guān)注模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值，包括:[0016]使用預(yù)先根據(jù)圖標(biāo)中心點(diǎn)和各像素點(diǎn)的坐標(biāo)建立的關(guān)注模型，計(jì)算所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值；
[0017]根據(jù)所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值。
[0018]其中，所述根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率，包括:
[0019]使用如下顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率:
【權(quán)利要求】
1.一種圖標(biāo)分割方法，其特征在于，所述方法包括: 對(duì)圖標(biāo)進(jìn)行聚類得到至少兩個(gè)區(qū)域，選擇其中一個(gè)區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域； 根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率； 將計(jì)算得到的每個(gè)概率分別與預(yù)設(shè)的閾值作比較，選出概率大于所述閾值的區(qū)域；將所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域和所述選出的概率大于所述閾值的區(qū)域分割出來作為所述圖標(biāo)的背景，其余部分分割出來作為所述圖標(biāo)的前景。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率，包括: 根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率，將所述顏色相似的概率作為所述其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率。
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)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率，包括: 根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率； 根據(jù)預(yù)先建立的關(guān)注模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值； 根據(jù)所述其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值與該區(qū)域顏色相似的概率計(jì)算得到該區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似`的概率。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先建立的關(guān)注模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值，包括: 使用預(yù)先根據(jù)圖標(biāo)中心點(diǎn)和各像素點(diǎn)的坐標(biāo)建立的關(guān)注模型，計(jì)算所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值； 根據(jù)所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值。
5.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率，包括: 使用如下顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率: η ,丨 I \(L-Lr)2—(a—(b—bf5)2^ Pr(L,a, b) = exp (」9 R—)；


z*p
β = N(N2_1} Eif1=IΣ?=ηι+ι((1-ιη - Ln)2 + (am - an)2 + (bm - bn)2); 其中，R為除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余任一個(gè)區(qū)域，Pe(L, a, b)表示區(qū)域R與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率，(LB，aB，bB)表示所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域的顏色平均值，N為聚類得到的區(qū)域總數(shù)，β為N個(gè)區(qū)域之間顏色差異的平均值，m和η為區(qū)域的標(biāo)號(hào)，(Lffl, am，bm)表示標(biāo)號(hào)為m的區(qū)域的顏色平均值，(Ln, an, bn)表示標(biāo)號(hào)為η的區(qū)域的顏色平均值。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用預(yù)先根據(jù)圖標(biāo)中心點(diǎn)和各像素點(diǎn)的坐標(biāo)建立的關(guān)注模型，計(jì)算所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值，包括: 使用如下關(guān)注模型計(jì)算所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值:
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值，包括: 按照如下公式計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值:
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值與該區(qū)域顏色相似的概率計(jì)算得到該區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率，包括: 按照如下公式計(jì)算所述其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率:
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述選擇其中一個(gè)區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域，包括: 選擇其中面積最大的區(qū)域或像素點(diǎn)數(shù)目最多的區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域。
10.一種圖標(biāo)分割裝置，其特征在于，所述裝置包括: 聚類模塊，用于對(duì)圖標(biāo)進(jìn)行聚類得到至少兩個(gè)區(qū)域，選擇其中一個(gè)區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域； 計(jì)算模塊，用于根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率； 比較模塊，用于將計(jì)算得到的每個(gè)概率分別與預(yù)設(shè)的閾值作比較，選出概率大于所述閾值的區(qū)域； 分割模塊，用于將所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域和所述選出的概率大于所述閾值的區(qū)域分割出來作為所述圖標(biāo)的背景，其余部分分割出來作為所述圖標(biāo)的前景。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算模塊包括:顏色相似概率計(jì)算單元，用于根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率； 確定單元，用于將所述顏色相似的概率作為所述其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算模塊包括: 顏色相似概率計(jì)算單元，用于根據(jù)預(yù)先建立的顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率； 前景位置先驗(yàn)值計(jì)算單元，用于根據(jù)預(yù)先建立的關(guān)注模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值； 概率計(jì)算單元，用于根據(jù)所述其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值與該區(qū)域顏色相似的概率計(jì)算得到該區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述前景位置先驗(yàn)值計(jì)算單元包括: 空間位置關(guān)注值計(jì)算子單元，用于使用預(yù)先根據(jù)圖標(biāo)中心點(diǎn)和各像素點(diǎn)的坐標(biāo)建立的關(guān)注模型，計(jì)算所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值； 前景位置先驗(yàn)值計(jì)算子單元，用于根據(jù)所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值。
14.根據(jù)權(quán)利要求11或12所述的裝置，其特征在于，所述顏色相似概率計(jì)算單元用于: 使用如下顏色相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域顏色相似的概率:
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述空間位置關(guān)注值計(jì)算子單元用于: 使用如下關(guān)注模型計(jì)算所述圖標(biāo)內(nèi)各像素點(diǎn)的空間位置關(guān)注值:
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述前景位置先驗(yàn)值計(jì)算子單元用于: 按照如下公式計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域的前景位置先驗(yàn)值:
17.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述概率計(jì)算單元用于: 按照如下公式計(jì)算所述其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率:

18.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述聚類模塊包括: 聚類單元，用于對(duì)圖標(biāo)進(jìn)行聚類得到至少兩個(gè)區(qū)域； 選擇單元，用于選擇其中面積最大的區(qū)域或像素點(diǎn)數(shù)目最多的區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域。
19.一種終端，其特征在于，所述終端包括有存儲(chǔ)器，以及一個(gè)或者一個(gè)以上的程序，其中一個(gè)或者一個(gè)以上程序存儲(chǔ)于存儲(chǔ)器中，且經(jīng)配置以由一個(gè)或者一個(gè)以上處理器執(zhí)行所述一個(gè)或者一個(gè)以上程序包含用于進(jìn)行以下操作的指令: 對(duì)圖標(biāo)進(jìn)行聚類得到至少兩 個(gè)區(qū)域，選擇其中一個(gè)區(qū)域作為背景樣本點(diǎn)區(qū)域； 根據(jù)預(yù)先建立的相似度模型計(jì)算除所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域以外的其余每個(gè)區(qū)域與所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域相似的概率； 將計(jì)算得到的每個(gè)概率分別與預(yù)設(shè)的閾值作比較，選出概率大于所述閾值的區(qū)域；將所述背景樣本點(diǎn)區(qū)域和所述選出的概率大于所述閾值的區(qū)域分割出來作為所述圖標(biāo)的背景，其余部分分割出來作為所述圖標(biāo)的前景。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103871050SQ201410056698
【公開日】2014年6月18日 申請(qǐng)日期:2014年2月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月19日
【發(fā)明者】王琳, 張波, 朱才 申請(qǐng)人:小米科技有限責(zé)任公司