[发明专利]一种图像分割方法、设备和计算机可读存储介质

说明书

本公开的实施例提供了一种图像分割方法、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括通过SLIC超像素分割算法对目标分割图像进行分割处理，得到初代超像素分割结果，在所述初代超像素内选择种子点，将该初代超像素划分为一个或多个次代超像素；以所述初代超像素的分割中心为中心，通过基于颜色相似度的区域传播合并算法对划分出的次代超像素进行合并，得到优化后的初代超像素；根据自适应中心选择方法选择区域传播中心，合并优化后的初代超像素，得到图像分割结果。以此方式，可以使图像分割的边缘贴合图像中物体的边缘或者颜色的分界线，相互独立，内部连通，符合人眼视觉和人的分割习惯，形状基本规则，数量有限，避免了过分割和欠分割。

技术领域

本公开的实施例一般涉及计算机视觉、图像处理领域，并且更具体地，涉及一种图像分割方法、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。但是，进行分割仅有的依据是图像中像素的亮度及颜色，由计算机自动处理分割时，将会遇到各种困难。例如，光照不均匀、噪声的影响、图像中存在不清晰的部分，以及阴影等，常常发生分割错误。

因为图像纹理复杂，往往出现将但目标划分为过多区域，使分割区域过小的情况，且如果图像噪声较大，分割后的图像边缘往往不闭合，内部不连通，不能形成独立的目标区域。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种图像分割方案。

在本公开的第一方面，提供了一种图像分割方法。该方法包括：

通过SLIC超像素分割算法对目标分割图像进行分割处理，得到初代超像素分割结果，所述初代超像素分割结果包括若干个初代超像素；

在所述初代超像素内选择一个或多个种子点，采用区域生长算法，根据初代超像素内的种子点个数，将该初代超像素划分为一个或多个次代超像素；

以所述初代超像素的分割中心为中心，通过基于颜色相似度的区域传播合并算法对划分出的次代超像素进行合并，得到优化后的初代超像素；

根据自适应中心选择方法选择区域传播中心，合并优化后的初代超像素，得到图像分割结果。

进一步地，在通过SLIC超像素分割算法对目标分割图像进行分割处理之前，通过Wallis算子对目标分割图像进行锐化处理，得到锐化后的图像，作为待分割处理的目标分割图像。

进一步地，所述基于颜色相似度的区域传播合并算法为：

以每个次代超像素的种子点像素的像素值代表整个次代超像素的颜色平均值，通过欧几里得公式计算相邻次代超像素间的相似性，每次每个中心仅合并相邻的一个相似性最高的独立区域，迭代该过程，直到没有独立区域，得到优化后的初代超像素。

进一步地，所述自适应中心选择方法包括：

计算独立的优化后的初代超像素及与其相邻的优化后的初代超像素形成区域内所有像素各颜色通道的平均值，并选择与该平均值最接近的优化后的初代超像素作为区域传播中心。

进一步地，所述计算独立的优化后的初代超像素及与其相邻的优化后的初代超像素形成区域内所有像素各颜色通道的平均值包括：

其中，K是独立的优化后的初代超像素及与其相邻的优化后的初代超像素形成区域；(R_i,G_i,B_i)是独立的优化后的初代超像素的颜色均值；n是K中优化后的超像素的数量；(m_R,m_G,m_B)是K的平均值。

进一步地，所述合并优化后的初代超像素，包括：