[发明专利]基于朴素贝叶斯的彩色图像二值化方法和系统

摘要

本发明属于计算机及信息服务技术领域，涉及一种基于朴素贝叶斯的彩色图像二值化的方法。本发明通过监督学习的方法，基于朴素贝叶斯理论，实现了对自然场景环境下的彩色图像中的特定颜色区域的二值化。本发明主要包括从少数原始图片中获取正负样本数据、处理正负样本数据、通过正负样本训练模型、使用建立的模型对图片进行二值化处理以及必要时的更新数据重训练等步骤。本发明可广泛应用于数字图像的文字提取、图像分割、目标识别、标注图像数据等领域。

主权项

1.一种基于朴素贝叶斯的彩色图像二值化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从原始图片中提取正负样本，包括：正样本的提取：在一少部分原始图片中，人工挑选出感兴趣颜色所在区域，然后把区域内所有像素点的BGR颜色值记录下来，用做训练用的初始正样本数据；负样本的提取：在原始图片中，以随机取点的方式，记录下取到的像素点的BGR值，用做训练用的初始负样本；步骤2，将负样本中包含的正样本数据剔除；步骤3，基于朴素贝叶斯理论和经过步骤2处理后的正负样本数据，训练获得所挑选颜色区域的二值化模型；步骤4，将原始图片输入已训练的二值化模型中，获取一张与原始图片相同尺寸的二值图像，其中，与所挑选区域颜色一致的区域为白色，其它区域为黑色。