申请/专利权人：深圳先进技术研究院

申请日：2020-07-09

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN111815652B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/136

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本发明公开了一种多尺度局部阈值分割图像的方法和装置。该方法包括：利用多层金字塔结构将图像构建为多尺度局部区域空间并逐层求解每个子区域的最优局部阈值，其中金字塔结构的每一层对应图像不同尺度的子区域；构建类不确定性度量用于确定图像的前景或背景，并构建区域均匀性度量用于表征像素灰度之间的连通性；基于所述类不确定性度量和所述区域均匀性度量构建能量函数，以最小化该能量函数为目标，求解每个子区域的最优的局域区域分割阈值。本发明能够使分割的结果图像不仅连续性较好，而且还能保留更准确的图像细节。

主权项：1.一种多尺度局部阈值分割图像的方法，包括以下步骤：利用多层金字塔结构将图像构建为多尺度局部区域空间并逐层求解每个子区域的最优局部阈值，其中金字塔结构的每一层对应图像不同尺度的子区域；构建类不确定性度量用于确定图像的前景或背景，并构建区域均匀性度量用于表征像素灰度之间的连通性；基于所述类不确定性度量和所述区域均匀性度量构建能量函数，以最小化该能量函数为目标，求解每个子区域的最优的局域区域分割阈值；其中，根据以下步骤构建所述多尺度局部区域空间：对于输入图像S，划分为多块矩形子区域Sij，i表示迭代进行的层数，j表示金字塔结构中每一层中包含的多块矩形子区域编号；计算每一块S1j对应的局部最优阈值和平均类不确定性；若平均类不确定性大于设定阈值，则将S1j继续划分为S2j，直至任意Sij的平均类不确定性都小于或等于设定阈值或金字塔结构层数满足设定标准时终止迭代划分；其中，矩形子区域Sij的平均类不确定性表示为： 其中为像素s灰度值为gs时的类不确定性，|Sij|为图像Sij中含有像素点的个数；其中，每层金字塔结构包括四块子区域，根据以下步骤计算每层四块子区域的局部最优阈值：计算出图像S的全局最优阈值T,以全局阈值T为搜索起点，搜索第一层各子区域S1j的局部最优阈值t1j，搜索过程加入对相邻子区域的局部最优阈值差值的约束ta： 在搜索第二层及以上各层的子区域的局部最优阈值时，以上一层图像Sij的局部最优阈值tij为搜索起点，引入所述相邻子区域的局部最优阈值差值的约束进行搜索，最终得到各子区域的局部最优阈值；其中，对于金字塔结构的各层子区域，构建的能量函数表示为： 其中，i是金字塔结构的层数，j是每层的子区域编号，Sij为第i层的第j幅图像，表示在阈值为tij的情况下，当像素s的灰度值为g时的类不确定性，μs表示像素s的区域均匀性；其中，像素s的区域均匀性μs表示为：μs＝1-GτsGτs表示为： 其中Gx，Gy是像素s的梯度，Gmin，Gmax为Gs的最小值和最大值。

全文数据：

权利要求：

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