[发明专利]一种图像Ⅱ型薛定谔变换方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理与分析方法，特别是涉及一种图像II型薛定谔变换方法。 

背景技术

随着计算机技术的普及，图像处理与分析在很多领域得到了广泛的应用，图像处理与分析方法的研究成为当前的一大研究热点。以经典力学为物理背景、以能量最小或者最小作用原理为准则、以能量泛函或者偏微分方程来表示的各种确定性图像处理与分析模型在最近几十年得到了很大的发展，形成了较完整的体系，在边缘提取、图像分割、运动跟踪、3D重建、图像去噪、立体视觉匹配、图像修描(Inpainting)等方面得到了广泛应用。 

而采用统计模型的图像处理与分析方法还没有形成完整的体系，主要原因是常见的统计模型只是在现有的能量最小模型基础上将一些统计信息加入到能量公式中，或者是直接根据目标或图像的先验信息，如直方图、区域平均值、方差等，用贝叶斯(Bayesian)理论来建立各种模型。 

中国发明专利公开文件CN101697227A，给出了一种图像薛定谔变换方法及其应用，其主要考虑到图像薛定谔变换的较为简单的形式，可称为“I-型薛定谔变换”，I-型薛定谔变换是各向同性的。 

发明内容

本发明所要解决的问题是针对上述现有技术而提出一种图像II型薛定谔变换方法，其薛定谔变换是各向异性的，可以应用于图像分割、目标轮廓提取等方面。 

本发明为解决上述提出的问题所采用解决方案为：一种图像II型薛定谔变换方法，其特征在于包括有以下步骤： 

1)将大小为m×n的图像从计算机存储装置中提取，获取其灰度分布函数I(x)，并令图像II型薛定谔变换势函数v(x)＝-J·I(x)，其中J为虚数单位； 

2)创建一个大小为m×n的二值图像 图像 中只有一矩形是白色，其余均为黑色，此矩形对应于图像v(x)中某目标的内部区域中； 

3)给定常数a和t； 

4)在频域中计算图像 的I-型离散薛定谔变换 包括有以下步骤：a)通过计算机上运行的计算软件，构造一个m×n的距离矩阵D＝(d_pq)，其中 d_pq＝(p-m/2)²+(q-n/2)²；b)计算I-型薛定谔变换的传递函数H＝(h_pq)，其中 J为虚数单位；c)计算 的傅立叶变换 d)根据下式计算传播子 的的傅立叶变换 e)计算 的傅立叶逆变换并取模，即得 

5)在空域中利用公式 计算II-型离散薛定谔变换u(x，t)； 

6)用图像u(x，t)的灰度平均值作为门限对图像u(x，t)进行二值化得二值图像u₁(x，t)； 

7)令 则u₂(x，t)为经一次II型薛定谔变换后得到的目标区域； 

8)若u₂(x，t)与 没有变化，或者用户选择了中止程序，则退出程序，u₂(x，t)即为最后提取的目标图像，否则 跳转到步骤4)。 

本发明给出了一种图像II-型薛定谔变换的两步实现方法，第一步在图像频域中实现I-型离散薛定谔变换，第二步在图像空域中实现，避免了大矩阵的对角化，计算量及计算时间大大减少，图像的II-型薛定谔变换可以应用于图像分割、目标轮廓提取等方面。 

本发明相对于现有技术的主要优点：避免了大矩阵的对角化，计算量及计算时间大大减少，图像的II-型薛定谔变换可以应用于图像分割、目标轮廓提取等方面。 

附图说明

图1为利用II型薛定谔变换对含有三个目标的图像分割结果； 

图2为利用II型薛定谔变换对扇子图像目标分割结果。 

具体实施方式

下面所举的实施例将有助于理解本发明。 

本发明给出了一种图像II-型薛定谔变换的两步实现方法，第一步在图像频域中实现，第二步在图像空域中实现，避免了大矩阵的对角化，计算量及计算时间大大减少，图像的II-型薛定谔变换可以应用于图像分割、目标轮廓提取等方面。 

基于量子力学的目标轮廓提取方法必须确定粒子从一点X_a运动到另一点X_b的概率P(b，a)，而此概率与粒子的载流子K(b，a)有关，梯度图像与载流子K(b，a)之间的关系是基于量子力学的目标轮廓提取方法中最为关键的问题，为此，定义它们之间的关系为图像的薛定谔变换。