[發(fā)明專利]一種圖像分割方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710729705.0 | 申請日: | 2017-08-23 |
| 公開(公告)號: | CN107507199A | 公開(公告)日: | 2017-12-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉偉;師恒;賀行洋;周聰;陳宏偉;葉志偉;鄢來儀 | 申請(專利權(quán))人: | 湖北工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G06T7/11 | 分類號: | G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司: | 北京高沃律師事務(wù)所11569 | 代理人: | 王戈 |
| 地址: | 430000 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 圖像 分割 方法 系統(tǒng) | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,特別是涉及一種圖像分割方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
圖像處理技術(shù)已經(jīng)進入數(shù)字信息化時代,圖像分割技術(shù)的地位也越來越至關(guān)重要。圖像分割技術(shù)的目的是為了選擇圖像后續(xù)分析需要的部分,達到優(yōu)化圖像的效果。圖像分割技術(shù)在國防軍事、醫(yī)藥、航空航天等不同領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。
圖像分割是將圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。現(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下幾類:基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。研究人員也不斷改進原有的圖像分割方法并把其它學(xué)科的一些新理論和新方法用于圖像分割,提出了不少新的分割方法,例如采用最大類間方差法或者粒子群優(yōu)化算法來進行圖像分割。其中最大類間方差法(Otsu)也稱為大津算法,是由日本人大津提出并命名的,最大類間方差法為根據(jù)圖像的灰度信息把像素點劃分為前景和后景的圖像分割優(yōu)化算法,但是該方法提升到多閾值后,計算量大,進而導(dǎo)致被實際應(yīng)用的情況屈指可數(shù);而粒子群優(yōu)化算法存在早熟過快的問題,即在求解圖像分割最優(yōu)解時,易陷入局部最優(yōu)解狀況,進而導(dǎo)致圖像分割效果差。因此,如何提高圖像分割效果和分割效率,是圖像處理技術(shù)領(lǐng)域急需要解決的技術(shù)問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種圖像分割方法及系統(tǒng),該圖像分割方法計算簡單,且在求解圖像分割最優(yōu)解時,不易陷入局部最優(yōu)解狀況,具有良好的穩(wěn)定性,提高圖像分割效果和分割效率。
為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了如下方案:
一種圖像分割方法,所述圖像分割方法包括:
獲取多個第一代閾值組和迭代次數(shù);所述第一代閾值組表示分割圖像的多閾值分割組;
對每個所述第一代閾值組進行爆炸處理,得到多個閾值組集合,并記錄爆炸次數(shù);每個所述閾值組集合包括一個所述第一代閾值組以及所述第一代閾值組爆炸產(chǎn)生的多個第二代閾值組;
計算每個所述閾值組集合中的所述第一代閾值組、所述第二代閾值組的適應(yīng)度值,得到多組適應(yīng)度值集合;
對每組所述適應(yīng)度值集合中的適應(yīng)度值按照從大到小進行排列,確定每組中第一適應(yīng)度值對應(yīng)的閾值組;所述第一適應(yīng)度值為所述適應(yīng)度值集合中的最大適應(yīng)度值;所述閾值組為所述第一代閾值組或者為所述第二代閾值組;
判斷所述爆炸次數(shù)是否小于所述迭代次數(shù),得到第一判斷結(jié)果;
若所述第一判斷結(jié)果表示所述爆炸次數(shù)小于所述迭代次數(shù),則將所述第一適應(yīng)度值對應(yīng)的所述閾值組進行爆炸處理,更新所述閾值組集合和所述爆炸次數(shù);
若所述第一判斷結(jié)果表示所述爆炸次數(shù)等于或者大于所述迭代次數(shù),則將多個所述第一適應(yīng)度值按照從大到小進行排列,選擇最大的第一適應(yīng)度值所對應(yīng)的閾值組確定為分割圖像時的最優(yōu)分割閾值組。
可選的,所述獲取多個第一代閾值組和迭代次數(shù),具體包括:
對待分割圖像進行二值化處理,得到灰度圖像;
根據(jù)用戶設(shè)定的分割層數(shù),對所述灰度圖像隨機初始化,獲取多個第一代閾值組;所述第一代閾值組中的元素的數(shù)量為所述分割層數(shù)數(shù)量減一;
根據(jù)用戶設(shè)定的爆炸循環(huán)次數(shù),獲取迭代次數(shù)。
可選的,所述對每個所述第一代閾值組進行爆炸處理,得到多個閾值組集合,具體包括:
確定搜索區(qū)間;
對所述第一代閾值組進行爆炸處理,生成第二代閾值組;
判斷所述第二代閾值組是否在所述搜索區(qū)間內(nèi),得到第二判斷結(jié)果;
若所述第二判斷結(jié)果表示所述第二代閾值組在所述搜索區(qū)間內(nèi),則保留所述第二代閾值組;
若所述第二判斷結(jié)果表示所述第二代閾值組不在所述搜索區(qū)間內(nèi),則對所述搜索區(qū)間外的第二代閾值組進行映射位移操作處理,確定處理后的第二代閾值組位于所述搜索區(qū)間內(nèi);所述閾值組集合包括第一代閾值組、第二代閾值組以及處理后的第二代閾值組。
可選的,在判斷所述第二代閾值組是否在所述搜索區(qū)間內(nèi),得到第二判斷結(jié)果之前,還包括:
對隨機抽取的部分所述第二代閾值組進行爆炸位移操作處理和高斯位移操作處理,得到新的第二代閾值組。
可選的,所述計算每個所述閾值組集合中的所述第一代閾值組、所述第二代閾值組的適應(yīng)度值,得到多組適應(yīng)度值集合,具體包括:
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