[发明专利]基于统计学和分形维数的机器人视觉图像分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像分割方法，更具体地说是一种基于统计学与分形维数的图像分割方法，属于机器视觉领域。

背景技术

图像中不同的物体表面会呈现出不同的纹理特性，为了能够区分出兴趣目标与背景，纹理分割已经成为数字图像处理的一个非常重要的研究方向，至今已提出多种分割方法。目前，多数是基于传统欧氏几何理论的空间域和频域内的分割方法，但是，欧氏几何理论不能够描述形状复杂的自然场景。Benoit B.Mandelbro等人在70年代创立了区别于传统几何理论的分形几何理论，提出了″分形″、″分形维数″等影响深远的概念。

分形维数是分形几何理论的基本概念之一，目前已得到广泛重视，成为描述自然现象的重要参数，并应用于图像分割，图像压缩以及计算机视觉领域。Shmuel Peleg等人将分形维数作为图像的纹理特征，分析了不同分辨率下图像的纹理特性，实现Brodatz纹理图像库中各种纹理图像的归类。Sonny Novianto等人提出了一种计算图像分形维数Local Fractal Dimension，LFD)的算法，并结合聚类算法应用于自然景色的图像分割。Hiromi Yoshida提出了一种新的图像二值化方法，可以将分形维数较高部分与较低部分分割开来，但是只适用于目标区域与背景区域分形维数相差较大的情况，而且需要对256个阈值分割的结果图分别进行LFD计算，计算量较大，运行时间较长。

发明内容

本发明的目的是提出一种能够应用于机器人视觉中的图像分割方法，该方法采用图像RGB颜色特征与分形维数特征相结合的方式进行图像分割，并且使用统计学方法区分出所提取的特征所属的图像区域，能够有效提高图像分割的精度。

本发明具体采用如下技术方案：

一种基于统计学和分形维数的机器人视觉图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、分别拍摄天空、道路、树木的图像，形成三个图像库，对各图像库中图像分别进行一系列的预处理，包括：灰度化、图像灰度直方图的均衡化、调整图像尺寸为统一尺寸大小；

步骤二、对各图像库中图像分别进行分形维数的计算，得到每幅图像中每个像素点的分形维数；

步骤三、计算每个图像库中每幅图像分形维数的平均值，统计每个图像库中各个平均值出现的次数并将其拟合为曲线，得到天空、道路、树木对应的三个不同的分形区域；

步骤四、将要进行图像分割的图片经过步骤一中的预处理，再按照步骤二中的方法计算出每个像素点的分形维数值，然后将各个像素点的分形维数值按照步骤三中的分形区域归为两类，树木为一类，道路和天空为一类；

步骤五、归类完毕之后，针对图像中存在的由于归类错误而产生的杂小区域使用数学形态学的方法进行去除；

步骤六、后期引入原始图像中的颜色特征来进一步区分道路和天空。

本发明所具有的有益效果为：

利用自然界中不同物体表面分形维数不同的特性，以及RGB颜色特征能够有效精确地分割出天空，树木，道路三个不同的区域。另外，在已有统计结果的基础上进行图像区域分割也可以提高分割的速度。

附图说明

图1为本发明图像分割方法流程图。

图2为本发明统计图像库中的图片。

图3为本发明中计算分形维数的流程图。

图4为LFD均值统计结果曲线拟合结果。

图5为LFD map的生成。

图6为本发明的分割效果，其中(b)(e)分别是(a)(d)的分割结果，(c)(f)分别是在(b)(e)基础上平滑后的效果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的描述。

如图1所示，基于统计学和分形维数的机器人视觉图像分割方法，包括如下步骤：

步骤一、拍摄天空、道路、树木的图像各1000张(如图2所示)，形成天空、道路、树木的图像库(每个图像库中图像数量以上千张为宜，本具体实施例取1000张)，对各图像库中的1000张图像分别进行一系列的预处理，包括：灰度化、图像灰度直方图的均衡化、调整图像尺寸为统一尺寸大小。

步骤二、对各图像库中1000张图像分别进行分形维数的计算，得到每幅图像中每个像素点的分形维数；

计算图像分形维数的方法如图3所示：

步骤A、设置覆盖于图像表面的毯子厚度为E＝44，该值是经过试验得到的最优毯子厚度值。其中设置上毯子表示为u(i，j，ε)，下毯子表示为b(i，j，ε)，并定义其初始值分别为：