[发明专利]图像的分割方法、分割装置及终端设备

权利要求书

1.一种图像的分割方法，其特征在于，所述分割方法包括：

获取原始图像，对所述原始图像进行预处理以得到所述原始图像的特征图，所述特征图包括一个或多个部分；

提取所述特征图的特征值，计算所述特征值在所述特征图上分布的紧密度；

若所述紧密度高于预设紧密度，则计算对所述特征图进行分割时的最优阈值，其中，所述最优阈值由所述特征图的显著对象的特性计算得到；

根据所述最优阈值对所述特征图进行二值化，以完成对所述初始图像的分割。

2.根据权利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述计算所述特征值在所述特征图上分布的紧密度，包括：

获取所述原始图像处于最小图像窗口的密度；

根据所述密度计算所述特征值在所述特征图上分布的紧密度。

3.根据权利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述计算对所述特征图进行分割时的最优阈值，包括：

计算所述显著对象的特征值在所述特征图的特征值中的百分比Ratio(R_i)；

计算所述显著对象与所述显著对象之外的区域的对比度Contrast(R_i)；

计算所述显著对象的边界的平滑度Smooth(R_i)；

根据公式R^*＝argmaxRatio(R_i)·Contrast(R_i)·Smooth(R_i),计算最优阈值R*，其中，i为1至255的之间的正整数。

4.根据权利要求3所述的分割方法，其特征在于，所述显著对象的特征值在所述特征图的特征值中的百分比Ratio(R_i)的计算公式为：

其中：s_map代表特征图，s_q代表像素点q的特征值，s_p代表像素点p的特征值。

5.根据权利要求3所述的分割方法，其特征在于，所述显著对象与所述显著对象之外的区域的对比度Contrast(R_i)的计算公式为：

其中，B_i代表R_i的边界，p代表在R_i的边界B_i上的像素，代表边界B_i的长度，s_p代表像素点p的特征值，s_q代表像素点q的特征值，N_p代表特征图中像素p四个相邻像素的集合，代表这个集合中元素的数量。

6.根据权利要求3所述的分割方法，其特征在于，所述显著对象的边界的平滑度Smooth(R_i)的计算公式为：

其中，Card(Ω_i)和Card(B_i)表示一种数据集元素数量的运算。

7.根据权利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行预处理以得到所述原始图像的特征图，包括：

对所述原始图像进行均值滤波得到滤波后的图像；

对所述滤波后的图像进行灰度化处理以得到所述原始图像的特征图。

8.根据权利要求1-7任一项所述的分割方法，其特征在于，所述分割方法还包括：

若所述紧密度不高于预设紧密度，则通过SaliencyCut分割法对所述原始图像进行分割。