[发明专利]基于图像灰度梯度和灰度统计直方图的自适应预分割方法

权利要求书

1.一种基于图像灰度梯度和灰度统计直方图的自适应预分割方法，其特征在于包括 以下步骤：

(1)将输入的彩色图像转换为灰度图像I_G；

(2)在水平方向逐行扫描步骤(1)所述的灰度图像I_G，得到灰度图像I_G的每个像素 在水平方向的灰度梯度，形成灰度图像I_G的灰度梯度图I_grad；

(3)计算灰度梯度：对步骤(2)所述的灰度梯度图I_grad中属于[4，255]区间的灰度梯 度值进行统计平均，得到灰度图像I_G的统计平均灰度梯度G_s，其中4为视觉器官可感知 的最小灰度梯度，255为灰度图像I_G的最大灰度梯度；将统计平均灰度梯度G_s与视觉器 官能明显感知的灰度梯度区间G_e＝[16，32]比较，得到灰度图像I_G的灰度梯度G_g：如 G_s＜16，则G_g＝16；如G_s＞32，则G_g＝32；否则G_g＝G_s；

(4)采用灰度图像I_G的所有灰度等级建立其灰度直方图H_G，所述灰度直方图H_G表 示灰度图像I_G的每个灰度等级k对应的像素数量n_k，其中横轴为灰度等级k；竖轴为相 应灰度等级k的像素个数n_k，灰度等级k的取值范围为0至255；

(5)扫描步骤(4)所述的灰度直方图H_G，得到灰度属性列表A_k，即针对每个灰度 等级k，根据其像素数量n_k与其前一个灰度等级(k-1)的像素数量n_k-1的大小关系，将对应 的灰度属性列表A_k标记为“上升”、“下降”或“不变”：当n_k＞n_k-1，则标记灰度等级k为“上 升”；当n_k＜n_k-1，则标记灰度等级k为“下降”；当n_k＝n_k-1，则标记灰度等级k为“不变”； 灰度等级0和255均标记为“不变”；

(6)扫描灰度属性列表A_k，并在灰度属性列表A_k中标记出“谷底”区域序列B_i，j，“谷 底”区域B_i，j是指灰度属性列表A_k中属性A_i为“下降”、A_j为“上升”的区间，i、j∈0-255， j≥i；

(7)找到步骤(4)所述的灰度直方图H_G的峰值n_p＝MAX(n_k)，确定灰度直方图H_G的峰值n_p对应的灰度等级p所对应的图像分割灰度阈值区间T_p＝[t₀，t₁]，其中MAX()表 示求最大值；t₀＝MAX(0，p-G_g)，t₁＝MIN(255，p+G_g)，其中MIN()表示求最小值；在 灰度属性列表A_k上，从t₀向峰值对应的灰度等级p方向即从小到大扫描，当在[t₀，p]区 间找到第一个“谷底”，则取该“谷底”对应的灰度等级为新的t₀值，找不到“谷底”则t₀不 变；同样地，从t₁向峰值对应的灰度等级p方向即从大到小扫描，当在[p，t₁]区间找到第 一个“谷底”，则取该“谷底”对应的灰度等级为新的t₁值，找不到“谷底”则t₁不变；

(8)扫描整个灰度图像I_G，将灰度等级属于步骤(7)所述的图像分割灰度阈值区间 T_p＝[t₀，t₁]的像素的灰度等级设置为p；

(9)将灰度直方图H_G中满足k∈T_p＝[t₀，t₁]的n_k设为0，即n_k＝0；

(10)重复步骤(7)、(8)、(9)，直到灰度图像直方图的峰值为0，完成图像像素的聚类， 实现图像的预分割。