[发明专利]一种利用分辨率调整进行图像分割的方法和系统

权利要求书

1.一种利用分辨率调整进行图像分割的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1.遍历裁切图像处理设备采集到的原始图像，获得包含特定形状的待处理图像，根据所述待处理图像占用的内存大小判断是否需要进行适应性处理，若是，则执行步骤S2，否则，将所述待处理图像作为样本数据，执行步骤S3；

S2.利用适应函数将当前所述待处理图像的调整特征值设计到适合于图像完全分割处理的适应聚类区，遍历所述适应聚类区中的适应点；结合当前样本的适应聚类归一化特征值与图像处理设备的特征值，利用归一化公式，得到当前样本的适合进行图像完全分割处理的特征值；然后利用该特征值对当前待处理图像进行适应性调整，以减小图像分辨率，使其满足图像单熵比和占用的内存比大小在完全分割的聚类范围内，将减小分辨率后的待处理图像作为样本数据；所述样本的特征值为图像的单像素熵比和内存比，所述图像处理设备的特征值为该图像处理设备的完全分割多维样本群中特征值的极大值和极小值；

S3.对所述样本数据进行分割处理，并判断分割边界是否完整，若是，则保存到样本库中，执行步骤S5；否则，执行步骤S4；

S4.判断是否完成所有适应点的遍历，若是，则丢弃，否则，执行步骤S2；

S5.将所述当前样本的适合进行图像完全分割处理的特征值与样本库中的所述图像处理设备的特征值，即样本群的各维极大值，进行比较，如大于所述极大值，则以所述当前样本的适合进行图像完全分割处理的特征值取代所述极大值，并更新适应函数，然后退出；否则，直接退出。

2.根据权利要求1所述的利用分辨率调整进行图像分割的方法，其特征在于，步骤S2中，采用多维适应函数对所述当前待处理图像进行适应性调整，所述多维适应函数F为：

其中，聚类数据是由m维n个数据样本构成，有k个数据集；

x₁,x₂…x_m表示各维度归一化后的特征值，归一化公式如下：

其中，x^ij为图像处理设备i的第j维的原特征值，x_j为图像处理设备i的第j维的归一化特征值；

f′为各相邻的聚类边界交点集合构成的边界方程；

u_kj为样本数据的第k个聚类的重心坐标，n_k是第k个聚类的样本数，x_ktj是属于聚类k的第t个样本的第j维，j表示空间的维数，1≤j≤m,1≤t≤n_k；

R_k为数据聚类集k的半径，为图像处理设备i的第j维的两个特征值，表示用以进行各维度上数据归一化处理的设备特征值，表示图像处理设备i在各维度上的特征值，图像处理设备i的第j维特征值为：

表示第j维的第n_k个样本。

3.根据权利要求1所述的利用分辨率调整进行图像分割的方法，其特征在于，步骤S2中，采用二维适应函数对所述当前待处理图像进行适应性调整，所述的二维适应函数F₂具体如下：

其中，x₁表示归一化单图像熵比，x₂表示归一化内存比，归一化公式如下：

其中，x^ij为图像处理设备i的第j维的原特征值，x_j为图像处理设备i的第j维的归一化特征值；

f′为相邻的聚类边界交点集合构成的边界方程；

u_kj为样本数据的第k个聚类的重心坐标，n_k是第k个聚类的样本数，x_ktj是属于聚类k的第t个样本的第j维，j表示空间的维数，其中1≤j≤m,1≤t≤n_k；

R_k为数据聚类集k的半径，为图像处理设备i的两个特征值，表示用以进行各维度上数据归一化处理的设备特征值，表示图像处理设备i在二维上的特征值，图像处理设备i的第j维特征值为：

表示第j维的第n_k个样本。