[发明专利]基于人类视觉多尺度感知特性的彩色图像聚类分割方法

权利要求书

1.一种基于人类视觉多尺度感知特性的彩色图像聚类分割方法，其特征是首先采用一个以a＝0，b＝0为圆心，R_m为半径，在(L，a，b)三维空间中的圆柱体将CIELAB色彩空间分割成两个部分：

①对于在ab平面上投影的模长大于R_m的颜色向量，采用两个颜色向量在ab平面投影向量间的夹角和颜色向量在ab平面上投影的模长之差的绝对值作为颜色聚类的近似性测度，具体的数学表达如下：

其中：和为两个颜色向量在ab平面投影向量，θ_T和Δm_T分别为两向量聚类夹角的阈值和模长之差的阈值，θ_T的取值范围为θ_T＝5～20°，Δm_T的取值范围为Δm_T＝15～40；

②对于在ab平面上投影的模长小于R_m的颜色向量，则采用两个颜色向量在ab平面投影向量间的夹角其表达式同(1)，以及颜色向量在L轴上投影的亮度差作为其颜色聚类的近似性测度，具体的数学表达如下：

ΔL＝|L_a-L_b|≤ΔL_T (3)

其中：ΔL_T的取值范围为ΔL_T＝5～20；

其次，采用传统的图像分割聚类算法将图像分割成一定密度和大小的图块；

第三，计算每个聚类图块平均色彩向量值，并将向量投影到ab平面上；

第四，计算每个聚类图块平均色彩向量值投影在ab平面上向量的模长；

第五，根据向量的模长将其归于不同的测度空间；

第六，对相邻图块类采用式进行向量间的夹角的计算；

第七，以公式(1)(2)(3)为判据，将符合条件的图块进行聚类；

最后，重复第三～六步，直到收敛。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征所述的图像分割聚类算法包括超像素、谱聚类均值漂移法(Mean shift)、快速漂移法(Quick shift)、分水岭法(Watershed approach)、及K均值法(K-means)等、或其中的一种或几种的组合。