[发明专利]一种基于超像素图像相似度的计算方法

权利要求书

1.一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过网络模型从影像数据中选出关键帧图像；

通过图像分割算法将所述关键帧图像划分为不同像素块的超像素分割图；

对所述关键帧图像进行水平翻转处理；

从所述超像素分割图中提取分割边界；

将所述分割边界叠加在水平翻转处理后的关键帧图像上，得到叠加图像；

通过相位一致性算法对超像素分割图和叠加图像中对应的像素块进行相似性比较，分别得到分割出来的每一对像素块的相似度。

2.根据权利要求1所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述网络模型的训练方法如下：

根据需要识别的部位选取对应部位的关键帧图像；

制作所述关键帧图像的训练集；

制作与所述训练集不交叉重叠的测试集和验证集；

根据所述训练集和验证集训练出在测试集上识别关键帧图像准确率最高的网络模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述关键帧图像的分割过程如下：

将所述关键帧图像转化为特征向量；

根据所述特征向量构造出距离度量标准；

根据所述距离度量标准对局部的图像像素进行聚类；

对所述聚类进行不断地迭代优化直到每个像素点到聚类中心的差不再发生变化，得到不同像素块的超像素分割图。

4.根据权利要求3所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述方法还包括根据距离度量标准计算所搜索的像素点的颜色距离和空间距离。

5.根据权利要求4所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述颜色距离和空间距离的计算公式如下：

式中，i和j分别代表关键帧图像x和关键帧图像y，l，a和b为Lab颜色空间下的特征向量，x和y为XY坐标下的特征向量，d_c和d_s分别表示为颜色距离和空间距离，D_i为像素点和种子点的距离，m是常数，S为最大空间距离。

6.根据权利要求1所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述相似度的获取方法包括：

将所述超像素分割图和叠加图像转化为YIQ色彩空间图像；

计算两幅色彩空间图像的PC值；

根据所述PC值得到图像上每一点间的相似性；

对所述相似性进行度量加权，获得每对超像素块的相似度。

7.根据权利要求6所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述相似性的计算公式如下：

式中，用Pc代表图像x，y的相位一致性信息，G表示梯度幅值，S_PC(x,y)为两幅图像x，y的特征相似性，S_G(x,y)为两幅图像x，y的梯度相似性，T₁和T₂为常量。

8.根据权利要求6所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述相似度的计算公式如下：

Pc_n(x,y)＝max[Pc(x),Pc(y)]，

式中，x，y为关键帧图像x和关键帧图像y，Ω表示整个空域，S_PC(x,y)为两幅图像x，y的特征相似性，S_G(x,y)为两幅图像x，y的梯度相似性，α、β为正整数，Pc代表图像x，y的相位一致性信息，n代表分析每对超像素块标签。

9.根据权利要求1所述的一种基于超像素图像相似度的计算方法，其特征在于，所述网络模型的结果输出采用Softmax函数，计算公示如下：

式中，e为自然常数，j为分类的类别，k为要分类的总类别数，z_i是k维向量中的第i维分量，P_i为图像分类中预测为第i类的概率。