[发明专利]一种基于边缘像素判别的图像分割方法及装置

权利要求书

1.一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤：

对原始目标图像进行图像增强以及去噪；

基于像素级边缘检测算法对图像中的边缘像素区域进行初定位；

提取边缘像素区域，通过连分式插值方法进行插值；

基于插值后的边缘像素区域通过神经网络进行像素类别的判断，基于同一类别像素的边缘像素作为图像分割线。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：所述原始目标图像为彩色图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：所述基于像素级边缘检测算法对图像中的边缘像素区域进行初定位，包括：

基于原始目标图像的RGB颜色空间转换为HSV空间，并提取通道图像；

基于通道图像通过基于检测算子的边缘检测算法或者小波变换算法进行边缘检测；

对通道图像的检测结果进行合成，获取边缘像素区域。

4.根据权利要求3所述的一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：所述基于通道图像通过小波变换算法进行边缘检测，包括：

采用Mallat算法，基于预设小波函数进行图像一层分解；

基于分解后的高频子图像和低频子图像分别进行重构，对每个子图像分为上下两部分分别进行二抽取、二插值和行列变换；

将子图像的上下两部分合并后进行Mallat算法的重构过程；

基于重构后的图像采用canny算子进行边缘检测，获取初定位的边缘像素区域。

5.根据权利要求4所述的一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：所述提取边缘像素区域，通过连分式插值方法进行插值，采用二元含单参数Thiele连分式插值。

6.根据权利要求5所述的一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：所述二元含单参数Thiele连分式插值为：

其中，

对j＝0,1,...,n；p＝1,2,...,m；i＝p,p+1,...,m，

a_k,0,a_k,1,...,a_k,l,a_k,l+1,a_k,l+2,...,a_k,n为该式中引进参数λ后经过计算的的数值。

对p＝0,1,...,k-1,k+1,…,m；q＝1,2,…,n；j＝q,q+1,…,n，

7.根据权利要求6所述的一种基于边缘像素判别的图像分割方法，其特征在于：所述基于插值后的边缘像素区域通过神经网络进行像素类别的判断，基于同一类别像素的边缘像素作为图像分割线，包括：

采用模糊推理算法确定每个像素对于像素种类的模糊隶属度；

利用预设适应度函数计算图像的适应度，过滤适应度低的像素，并选择适应度高的像素进行自适应两两之间的交叉操作或者变异操作，获取下一代像素种群，所述图像的适应度为：其中其中，p为图像中像素分类时的样本数量，q为输出的节点数量，Y_q为神经网络的实际输出值，为神经网络的样本标注数据；

基于下一代像素种群重复上一步直至适应度稳定，将适应度稳定的像素种群作为训练样本进行神经网络的像素分类训练，获取训练完成的像素分类网络。

8.一种基于边缘像素判别的图像分割装置，其特征在于：包括：

图像预处理单元，用于对原始目标图像进行图像增强以及去噪；

图像边缘初定位单元，用于基于像素级边缘检测算法对图像中的边缘像素区域进行初定位；

图像边缘区域插值单元，用于提取边缘像素区域，通过连分式插值方法进行插值；

图像边缘线段获取单元，用于基于插值后的边缘像素区域通过神经网络进行像素类别的判断，基于同一类别像素的边缘像素作为图像分割线。