[发明专利]一种基于平滑约束的图构造方法

说明书

本发明公开了一种基于平滑约束的图构造方法，包括如下步骤：(1)将输入图像分割成多个互不相交的图像区域，并将这些图像区域定义为所构造图的顶点；(2)构造初始的图；将各个顶点与自身相连，即将各顶点与自身之间的边权设置为1；与其他顶点均不相连，即将各顶点与其他顶点之间的边权设置为0；(3)根据顶点的空间位置特征和颜色特征计算两两顶点之间的特征相似度；(4)基于顶点间的特征相似度设置平滑约束项；(5)基于平滑约束项，设计优化框架来优化初始的图，得到最终的图。本发明充分考虑了图像区域之间的平滑约束特性，有助于提高基于图的算法的性能；应用于图像中的显著区域检测问题中，能够有效提高显著区域检测的S‑measure值。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于平滑约束的图构造方法。

背景技术

由于图能够有效描述图像中各个图像区域之间的关系，有很多学者基于图这个有效工具对图像进行加工和处理，比较经典的基于图的算法包括基于图的流形排序算法、谱聚类算法等。

虽然图是这一类算法的核心，但是很多工作都将研究重点放在算法的设计本身，而忽略了图的构造。大部分工作简单基于特征的k近邻选取边来构造图，这一类方法非常依赖于k值的选取。有一些工作基于不同特征选取边，这一类方法对不同特征分别进行处理，忽略了图像区域之间的平滑结构特性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于平滑约束的图构造方法，充分考虑图像区域之间的平滑结构特性，使之能够更好地描述图像区域之间的关系。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于平滑约束的图构造方法，包括如下步骤：

(1)将输入图像分割成多个互不相交的图像区域，并将这些图像区域定义为所构造图的顶点；

(2)构造初始的图；将各个顶点与自身相连，即将各顶点与自身之间的边权设置为1；与其他顶点均不相连，即将各顶点与其他顶点之间的边权设置为0；

(3)根据顶点的空间位置特征和颜色特征计算两两顶点之间的特征相似度；

(4)基于顶点间的特征相似度设置平滑约束项；

(5)基于平滑约束项，设计优化框架来优化初始的图，得到最终的图。

优选的，步骤(1)中，基于现有的Simple Linear Iterative Clustering(SLIC)算法，将输入图像分割成200个互不相交的图像区域，将这些图像区域定义为所构造图的顶点；其中，各个图像区域的空间位置特征定义为该图像区域中各像素点空间位置特征的平均值，各个图像区域的颜色特征定义为该图像区域中各像素点颜色特征的平均值；用V_i代表图的顶点，i是对应顶点的下标，1≤i≤200。

优选的，步骤(2)中，将各顶点与自身之间的边权设置为1，与其他顶点之间的边权设置为0，即将各个顶点仅与自身相连，以此得到初始的图；用大小为200*200的矩阵A＝[A₁,…,A_i,…,A₂₀₀]表示初始的图；其中，列向量A_i描述的是顶点V_i与其他各个顶点之间边的信息：在初始图中，A_ii＝1，该向量中其余值均为0。