[发明专利]一种基于多特征融合的河面图像区域分割方法

权利要求书

1.一种基于多特征融合的河面图像区域分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：利用固定在河岸上的摄像机对河面图像进行采集，采用非垂直角度进行拍摄；

步骤二：对采集到的河面图片进行饱和度、色调和纹理三个特征的提取；

步骤三：采用多特征融合的方法对河面图像进行区域分割。

2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的河面图像区域分割方法，其特征在于：在步骤三中，采用以下算法对河面图像进行区域分割：

Img＝x₁*S+x₂*G+x₃*H，式中Img表示经过融合多特征的图像，H表示色调分量，S表示饱和度分量，G表示纹理分量；x₁,x₂,x₃分别表示各特征分量的权值，根据各特征使河流区域与河岸区域差别程度而取不同的值，其和等于1。

3.根据权利要求2所述的一种基于多特征融合的河面图像区域分割方法，其特征在于：通过以下步骤获得相应的x₁,x₂,x₃值，使得分割效果达到最好：

步骤一：从图像数据库中随机选出若干张图片作为训练样本，另外选取若干张作为测试样本；

步骤二：在训练样本中，针对每一组系数x₁,x₂,x₃的可能取值进行实验，其中x₁,x₂,x₃的值满足：0<=x₁<=1.0，0<=x₂<=1.0，x₃=1.0－x₁－x₂,其中x₁,x₂的增大步长为0.05；选取使得训练样本平均准确率最大的一组系数为本训练样本中的最优系数X₁,X₂,X₃；

步骤三：使用最优系数X₁,X₂,X₃对测试样本进行实验，得到测试样本的准确率并且算出平均值；

步骤四：将步骤S41到步骤S43重复进行若干次，找到最高平均准确率对应的最优系数作为算法公式系数。