間的相似度構(gòu)建相似度矩陣B的轉(zhuǎn) 置。
[0069] 以圖5中所示的二部圖為例，當(dāng)預(yù)定圖像中包括N個像素以及K個超像素時，可以 根據(jù)相似度確定單元確定的預(yù)定圖像中的各個像素與超像素之間的相似度構(gòu)建NXK的相 似度矩陣B。
[0070] 在確定了超像素屬于該像素類別的初始概率之后，最終概率確定模塊2022被配 置為基于每個超像素的所述初始概率以及所述預(yù)定圖像中每個像素與每個所述超像素之 間的相似度，確定每個超像素屬于該像素類別的最終概率。
[0071] 根據(jù)本公開的優(yōu)選實(shí)施例，最終概率確定模塊2022可以根據(jù)如下公式（3)，確定 每個超像素屬于該像素類別的概率：
[0072]
[0073] 其中，πsp是表示各個超像素屬于該像素類別的最終概率的向量，B為表示所述 預(yù)定圖像中每個像素與各個超像素之間相似度的相似度矩陣，Βτ為矩陣Β的轉(zhuǎn)置，c為隨機(jī) 游走從初始標(biāo)記像素開始的概率，vsp為表示各個超像素屬于該像素點(diǎn)類別的初始概率的向 量，.是表示各個超像素在所述二部圖上經(jīng)過η次隨機(jī)游走之后屬于該像素類別的概率 的向量，η為大于等于1的整數(shù)。
[0074] 在超像素概率確定單元202通過在二部圖上隨機(jī)游走，確定了超像素屬于各個像 素類別的概率（例如上述超像素概率向量）之后，分類單元203根據(jù)所述二部圖，通過將在 超像素級別上進(jìn)行隨機(jī)游走所獲得的結(jié)果（例如，超像素概率向量）映射回像素級，從而將 各個未標(biāo)記像素分類到所述至少兩個像素類別中。
[0075] 圖8是示意性地示出圖7中的分類單元203的一種示例結(jié)構(gòu)的框圖。
[0076] 如圖8所示，分類單元203包括：像素概率確定模塊2031和分類模塊2032。
[0077] 像素概率確定模塊2031被配置為針對每個像素類別，根據(jù)預(yù)定圖像中各個像素 與超像素之間的相似度以及每個超像素屬于該像素類別的概率，來計算預(yù)定圖像中各個未 標(biāo)記像素屬于該像素類別的概率。
[0078] 更具體地，像素概率確定模塊2031根據(jù)如下公式（4)計算預(yù)定圖像中的各個未標(biāo) 記像素屬于該像素類別的概率：
[0079]π= (1-c)XBX3iSP+cXV〇 (4)
[0080] 其中，η是預(yù)定圖像中各個像素屬于該像素類別的概率的向量，其為NX1維向 量，nSP是超像素屬于該像素類別的概率的向量；V。是預(yù)定圖像中各個像素屬于該像素類 別的初始概率的向量。
[0081] 像素概率確定模塊2031根據(jù)不同的像素類別可以確定預(yù)定圖像中各個像素（包 括標(biāo)記像素和未標(biāo)記像素）屬于各個像素類別的概率分布η。
[0082] 分類模塊2032被配置為根據(jù)預(yù)定圖像中各個未標(biāo)記像素屬于每個所述像素類別 的概率，將所述各個未標(biāo)記像素分類到所述至少兩個像素類別中。根據(jù)本公開的一個實(shí)施 例，分類模塊2032例如可以針對每個未標(biāo)記像素屬于各個像素類別的概率進(jìn)行比較，將具 有最大概率的像素類別確定為該未標(biāo)記像素所屬的像素類別，如公式（5)所示。
[0083]
[0084] 其中c表示像素類別，i是預(yù)定圖像中各個像素的索引，民表示第i個像素最終所 屬的像素類別。
[0085] 雖然以上描述的是通過在基于超像素構(gòu)建的二部圖上進(jìn)行隨機(jī)游走來實(shí)現(xiàn)對預(yù) 定圖像的分割。但是本公開不限于此，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，也可以在基于像素和超像 素之間構(gòu)建的其他圖結(jié)構(gòu)上以與如上所述類似的方式進(jìn)行隨機(jī)游走來實(shí)現(xiàn)對預(yù)定圖像的 分割，只要這種圖結(jié)構(gòu)能夠體現(xiàn)像素與超像素之間的相似度即可。
[0086]圖9是示意性地示出圖1的相似度確定裝置的一種示例結(jié)構(gòu)的框圖。
[0087]如圖9所示，相似度獲取裝置10還包括：超像素獲取單元101，用于利用多個不同 數(shù)值參數(shù)對所述預(yù)定圖像進(jìn)行多次過分割來形成多個超像素組，從而獲取多個超像素組中 的每個超像素作為所述預(yù)定圖像的所述超像素。
[0088] 例如，超像素獲取單元101可以首先獲取通過用戶預(yù)先設(shè)定的一組參數(shù) 〇i，02, ...，oh，其中每一個參數(shù)均代表進(jìn)行過分割時達(dá)到的超像素個數(shù)，然后根據(jù)參數(shù)依次 通過過分割算法把圖像分割成Oi個超像素。經(jīng)過h次過分割，最終我們會得到Oi+OdOh= K個超像素。超像素獲取單元101例如最終可以獲取K個超像素，從而由相似度確定裝置 10確定預(yù)定圖像中各個像素與這K個超像素中的每個超像素的相似度，并且由分類裝置20 基于所確定的各個像素與K個超像素中每個超像素的相似度，將各個像素分類到與用戶輸 入對應(yīng)的至少兩個像素類別中，實(shí)現(xiàn)對預(yù)定圖像的分割。
[0089] 根據(jù)本公開的一個實(shí)施例，還提供了一種圖像處理方法。下面結(jié)合圖10來描述圖 像處理方法的一種示例性處理。
[0090] 如圖10所示，根據(jù)本公開的實(shí)施例的圖像處理方法的處理流程1000開始于 S1010,然后執(zhí)行S1020的處理。
[0091] 在步驟S1020中，獲取所述預(yù)定圖像的超像素，并確定所述預(yù)定圖像中各個像素 與所獲取的每個超像素之間的相似度。例如，可以通過執(zhí)行例如參照圖1、9描述的相似度 確定裝置10的處理來實(shí)現(xiàn)步驟S1020,在此省略其描述。然后執(zhí)行S1030。
[0092] 在步驟S1030中，在所述預(yù)定圖像中獲取至少兩個標(biāo)記像素組，其中每個標(biāo)記像 素組對應(yīng)于至少一個用戶輸入，并根據(jù)在步驟S1020中確定的、預(yù)定圖像中各個像素與所 述超像素之間的相似度，將所述預(yù)定圖像中的未標(biāo)記像素劃分到與所述至少兩個標(biāo)記像素 組對應(yīng)的至少兩個像素類別中，以對所述預(yù)定圖像進(jìn)行分割。根據(jù)本公開的實(shí)施例，可以利 用隨機(jī)游走算法將未標(biāo)記像素分類到至少兩個像素類別。例如，可以通過執(zhí)行例如參照圖 1-8描述的分類裝置20的處理來實(shí)現(xiàn)步驟S1030,在此省略其描述。然后執(zhí)行S1040。
[0093] 處理流程1000結(jié)束于S1040。
[0094] 根據(jù)本公開的一個實(shí)施例，在步驟S1030中，可以根據(jù)所述預(yù)定圖像中各個像素 與所述超像素之間的相似度，通過隨機(jī)游走算法，將所述預(yù)定圖像中的未標(biāo)記像素劃分到 所述至少兩個像素類別中。
[0095] 根據(jù)本公開的實(shí)施例，在通過隨機(jī)游走算法對未標(biāo)記像素進(jìn)行分類的處理中，還 包括根據(jù)所述預(yù)定圖像各個像素與超像素之間的關(guān)系構(gòu)建二部圖，并通過在所述二部圖上 進(jìn)行隨機(jī)游走，將所述預(yù)定圖像中的未標(biāo)記像素劃分到所述至少兩個像素類別中。構(gòu)建二 部圖的步驟例如可以參照圖4描述的二部圖構(gòu)建單元201的處理來實(shí)現(xiàn)，在此省略對其的 詳細(xì)描述。
[0096] 根據(jù)本公開的一個實(shí)施例，可以通過在所述二部圖上進(jìn)行隨機(jī)游走來確定每個超 像素屬于每個像素類別的概率；以及根據(jù)每個超像素屬于各個像素類別的概率以及根據(jù)所 述二部圖，將各個未標(biāo)記像素分類到至少兩個像素類別中。確定超像素屬于每個像素類別 的概率的步驟以及將各個未標(biāo)記像素分類到至少兩個像素類別中的步驟例如可以參照圖 6-8中描述的超像素概率確定單元202和分類單元203的處理來實(shí)現(xiàn)，在此省略對其的詳細(xì) 描述。
[0097] 根據(jù)本公開的實(shí)施例，確定預(yù)定圖像中各個像素與所獲取的每個超像素之間的相 似度的步驟還包括：利用多個不同數(shù)值參數(shù)對所述預(yù)定圖像進(jìn)行多次過分割來形成多個超 像素組，從而獲取多個超像素組中的每個超像素作為所述預(yù)定圖像的所述超像素。獲取超 像素的步驟例如可以參照圖9中描述的超像素獲取單元101的處理來實(shí)現(xiàn)，在此省略對其 的詳細(xì)描述。
[0098] 與現(xiàn)有技術(shù)中相比，根據(jù)本公開的圖像處理設(shè)備和圖像處理方法具有至少以下一 個優(yōu)點(diǎn)：由于對預(yù)定圖像的圖像分割處理是在超像素級上實(shí)現(xiàn)的，而超像素的個數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小 于預(yù)定圖像中像素的個數(shù)，因此能夠大大減小圖像分割處理的運(yùn)行時間，提高運(yùn)行速度；在 基于超像素構(gòu)建的二部圖上進(jìn)行隨機(jī)游走會很快達(dá)到收斂狀態(tài)，從而減少隨機(jī)游走算法的 運(yùn)行時間，使得實(shí)時的交互式分割成為可能。
[0099] 此外，本公開的實(shí)施例還提供了一種電子裝置，該電子裝置被配置包括如上所述 的圖像處理設(shè)備1。該電子裝置例如可以是以下設(shè)備中的任意一種：手機(jī)；計算機(jī)；平板電 腦；以及個人數(shù)字助理等。相應(yīng)地，該電子裝置能夠擁有如上所述的圖像處理設(shè)備的有益效 果和優(yōu)點(diǎn)。
[0100] 上述根據(jù)本公開的實(shí)施例的圖像處理設(shè)備（例如圖1-9中所示的圖像處理設(shè)備） 中的各個組成單元、子單元等可以通過軟件、固件、硬件或其任意組合的方式進(jìn)行配置。在 通過軟件或固件實(shí)現(xiàn)的情況下，可從存儲介質(zhì)或網(wǎng)絡(luò)向具有專用硬件結(jié)構(gòu)的機(jī)器安裝構(gòu)成 該軟件或固件的程序，該機(jī)器在安裝有各種程序時，能夠執(zhí)行上述各組成單元、子單元的各 種功能。
[0101] 圖11是示出了可用來實(shí)現(xiàn)根據(jù)本公開的實(shí)施例的圖像處理設(shè)備和方法的一種可 能的處理設(shè)備的硬件配置的結(jié)構(gòu)簡圖。
[0102] 在圖11中，中央處理單元（CPU) 1101根據(jù)只讀存儲器（ROM) 1102中存儲的程序 或從存儲部分1108加載到隨機(jī)存取存儲器（RAM) 1103的程序執(zhí)行各種處理。在RAM1103 中，還根據(jù)需要存儲當(dāng)CPU1101執(zhí)行各種處理等等時所需的數(shù)據(jù)。CPU1101、ROM1102和 RAM1103經(jīng)由總線1104彼此連接。輸入/輸出接口 1105也連接到總線1104。
[0103] 下述部件也連接到輸入/輸出接口 1105 :輸入部分1106(包括鍵盤、鼠標(biāo)等等）、 輸出部分1107(包括顯示器，例如陰極射線管（CRT)、液晶顯示器（LCD)等，和揚(yáng)聲器等）、 存儲部分1108(包括硬盤等）、通信部分1109(包括網(wǎng)絡(luò)接口卡例如LAN卡、調(diào)制解調(diào)器 等）。通信部分1109經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)例如因特網(wǎng)執(zhí)行通信處理。根據(jù)需要，驅(qū)動器1110也