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    重庆时时彩刷大底技巧: 一种基于色彩相似性的数字图像过分割边缘移除方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 色彩 相似性 数字图像 分割 边缘 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510109046.1

    申请日:

    2015.03.12

    公开号:

    CN104680539A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20150312|||公开
    IPC分类号: G06T7/00 主分类号: G06T7/00
    申请人: 华东理工大学
    发明人: 张静; 高永伟; 袁玉波; 陈志华; 应方立; 江雷
    地址: 200237上海市徐汇区梅陇路130号
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510109046.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.11.09|||2015.07.01|||2015.06.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于色彩相似性的数字图像过分割边缘移除方法。该方法主要利用色彩相似性来消除JSEG分割算法所产生的过分割区域边缘。该方法首先对JSEG分割结果的分割线信息进行统计分析;其次,利用“三点消线”的边缘移除算法得到初步消线结果,最后,利用“线带消线”的边缘移除算法得到最后的消线结果。实验表明,该方法可以有效地对过分割区域边缘进行移除进而提高对数字图像的分割精度,极大地改善了对数字图像的分割效果。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于色彩相似性的数字图像过分割边缘移除方法,其特征包括以下步骤:
    (1)对图像进行JSEG分割;
    (2)对分割结果的分割线信息进行统计分析,包括:RGB,位置坐标,两侧区域的区 域号,分割线的代号等信息;
    (3)进行“三点消线”边缘移除算法;
    (4)对新的边缘移除结果的分割线信息进行统计,同样包括:RGB,位置坐标,两侧区 域的区域号,分割线的代号等信息;
    (5)进行“线带消线”边缘移除算法,得到最后的边缘移除结果。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(2)中,对分割结果的分割线信息进行 统计分析,包括:RGB,位置坐标,两侧区域的区域号,分割线的代号等信息。

    3.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(3)中的“三点消线”边缘移除方法, 其具体步骤如下:
    (31)在JSEG分割结果得到的每条分割线上取3个散列的点,各取每个点所在分割线两 侧3个像素点,每一侧共有9个像素点,计算对应像素点的RGB空间中欧式距离累加和,以 此作为该线的特征差异。这里设有阈值T1,特征差异低于阈值T1的分割线被消去;
    (32)每消去一条线之后,为防止出现断线情况,采用形成新线的策略;包含三种情况: 第一,将要消去的分割线未与其他任何线相交,则直接消去该分割线,统一两侧的区域号; 第二,若与另外两条相交,则将另外两条合并为一条新线,如果另外两条线至少有一条尚未 处理,则以尚未处理的线的代号命名该新线,统一两侧的区域号,重新计算该新线“三点” 特征差异;第三,若与三条或者三条以上相交,则直接消去,统一区域号,直到所有分割线 的特征差异都大于阈值T1,得到初步结果。

    4.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(5)中的“线带消线”边缘移除方法, 其具体步骤如下:
    (51)在“三线消线”的结果上统计新的分割线信息,取每条分割线两侧N个像素宽的 像素带,左侧和右侧两个像素带;计算两侧像素带形成区域的HSVH的欧氏距离,以此作为 该线的第二类特征差异;这里设有阈值T2,第二类特征差异低于阈值T2的分割线被消去;
    (52)每消去一条线,都采用上述新线生成策略;得到最终分割线移除结果。

    说明书

    说明书一种基于色彩相似性的数字图像过分割边缘移除方法
    技术领域
    本发明主要涉及数字图像处理技术,具体涉及一种基于色彩相似性的数字图像过分割 边缘移除方法。
    背景技术
    图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了广泛的关注。图 像分割方法是把图像分割成若干个特定的,具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和 过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割的好坏直接影响对图像的理解。
    JSEG图像分割算法是一种基于图像颜色的经典的图像分割方法,它的优点在于同时考 虑了颜色信息和空间信息。它充分考虑了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界, 但是JSEG算法容易产生“过分割”的情况。减少这种“过分割”情况一般采用分割前的图 像预处理,即图像滤波,或者分割后的区域合并。
    目前常用的合并方法主要是阈值约束和基于图论的方法,其中图论中的方法主要包括 区域相邻图(region adjacency graph,RAG)、最近邻图(nearest neighbor graph,NNG)。在RAG 方法中,区域的合并顺序和区域的标记,即人为对区域的编号有关,标记的顺序不同,区域 合并的顺序就不同,致使合并结果不同,并且RAG方法不能保证邻近区域中特征差异最小的 区域最先合并;NNG方法是对RAG方法的改进,虽然合并结果不随标记顺序变化,但是NNG 方法只在局部区域范围内考虑,保证特征差异最小的区域最先合并,合并并不是最优的,并 且包含很多冗余操作,效果不高。
    发明内容
    本发明的目的在于提出一种基于色彩相似性的数字图像过分割边缘移除方法,以解决 现有技术中存在的缺陷。该方法主要利用色彩相似性来消除JSEG分割算法所产生的过分割 区域边缘。实验表明,该发明可以有效地移除由过分割产生的多余边缘,提高了对数字图像 的分割精度,极大改善了对数字图像的分割效果。
    本发明的技术方案如下:
    (1)利用JSEG图像分割方法分割图像;
    (2)根据JSEG的分割结果得到过分割后的每条分割线的信息,包括:RGB,位置坐 标,两侧区域的区域号,分割线的代号。
    (3)“三点消线”合并区域:取分割线两端和中间散列的共3个像素点;在每个点两侧 各取邻近3个像素点,计算得到该点两侧对应3个点的RGB空间的欧氏距离累加和,最后计 算该分割线上3个点的所有累加和之和,得到这条分割线两侧最终的差异值。结合图论的最 小生成树的算法依次移除差异值最小的分割线,即合并两个“三点”特征距离最小的区域;
    (4)根据“三线消线”得到的合并结果,得到每条分割线的信息,包括:RGB,位 置坐标,两侧区域的区域号,分割线的代号;
    (5)“线带消线”合并区域:根据JSEG分割和“三线消线”得到的结果,得到每条分 割线的信息,取分割线两侧各一个“像素带”,这里的“像素带”是指:沿着分割线左右或者 上下两侧各平移N个像素,经过的区域就形成两个像素带。计算该线两侧两个像素带的HSVH 的欧氏距离,得到该线另一个特征差异值。结合图论的最小生成树的算法依次移除差异值最 小的分割线,即合并两个“线带”特征距离最小的区域。这样可以移除“三点消线”由于选 点不精确而产生的残留分割线,得到最终的合并结果。
    本发明的优势在于,通过同时考虑了分割线两侧“三点”特征差异和“线带”特征差 异,避免整个大区域带来的负影响,能够较为准确快速地合并相似度较大的区域,大大减少 了“过分割”的情况。
    附图说明
    图1为算法流程图;
    图2为由分割区域生成的区域邻接图示意图;
    图3为“三点消线”算法示意图;
    图4为“三点消线”实例图;
    图5为“线带消线”算法示意图;
    图6为“线带消线”实例图;
    图7为过分割边缘移除效果图1:图中(A)为原图像;(B)为JSEG分割方法得到的 过分割效果图;(C)为本发明过分割区域边缘移除的效果图;
    图8为过分割边缘移除效果图2:图中(A)为原图像;(B)为JSEG分割方法得到的 过分割效果图;(C)为本发明过分割区域边缘移除的效果图;
    具体实施方式
    下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
    本发明所述的阈值移除区域错误边缘,合并过分割区域方法的流程如图1所示,其中 包括5个单元。
    步骤1:单元100为JSEG对图像进行分割的单元。
    步骤2:单元101为构建区域邻接图的单元。将处理单元100获得的JSEG分割图像 得到的区域表示为图的结构,如图2所示,将所有分割的区域作为图的顶点,区域的邻接关 系作为图的边,邻接区域间的特征差异定义为权值。
    步骤3:单元102为阈值特征差异“三点消线”算法,即如图3所示,先得到分割线 的信息,包括:RGB,坐标等信息,两侧区域的区域号,分割线的代号。找到每条线上三个 散列点的位置,各取每个点所在分割线两侧3个像素点,每一侧共有9个像素点,计算对应 像素点的RGB空间欧几里德距离累加和,以此作为该线的特征差异。满足阈值T1的特征差 异所属的分割线被移除,及合并“三点”特征相似度较高的区域。
    步骤4:单元103为阈值特征差异“线带消线”算法,即如图5所示,先得到最新的 分割线的信息,包括:RGB,位置坐标,两侧区域的区域号,分割线的代号。取分割线两侧 N个像素宽的像素带,如图6所示,左侧和右侧两个像素带。计算两侧像素带形成区域的HSVH 的欧氏距离,以此作为该线的第二类特征差异。满足阈值T2的特征差异所属分割线被移除, 及合并“线带”特征相似度较高的区域。
    本发明的区域合并算法步骤3进行的“三点消线”算法,算法流程图如图3所示;然 后进行“线带消线”算法,算法流程图如图5所示?!叭阆摺彼惴ǖ牟街柚饕缦拢?
    步骤1:单元105是得到JSEG分割的分割线的信息,包括:RGB,坐标等信息,两 侧区域的区域号,分割线的代号。
    步骤2:单元106是在每条分割线上找到散列的3个点,一般取距离两端位置5到10 个像素距离的像素,和中间位置像素。如图4所示,中间分割线上的散列的3个点。
    步骤3:单元107是分别求出分割线两侧对应像素A1与B1的欧氏距离ed(A1,B1), A2与B2的欧氏距离ed(A2,B2)等,最后累加9个点的距离ed,得到该线在RGB空间下的特 征差异ED;即: ED = Σ i = 1 9 ed ( A i , B i ) . ]]>
    步骤4:单元108是移除满足“三点消线”阈值T1的分割线,合并区域。首先对满足 “三点消线”阈值T1的ED进行排序,从ED最小的分割先开始消线。常规的合并方法是随 机的,结果会受到最先移除分割线的影响。本发明,确定了移除区域错误边缘的顺序,从距 离最相近开始。避免随机性。
    步骤5:单元109是判断是否在移除区域错误边缘后形成新线。移除一条线之后,为 了防止出现断线情况,本发明采用形成新线的策略。这里会有三种情况:第一,将要移除的 分割线未与其他任何线相交,那么直接移除该分割线,统一两侧的区域号;第二,若与另外 两条相交,则将另外两条合并为一条新线,如果另外两条线至少有一条尚未处理,那么以尚 未处理的线的代号命名该新线,统一两侧的区域号,重新计算该新线“三点”特征差异。第 三,若与三条或者三条以上相交,则直接移除,统一区域号。直到所有分割线的ED都大于 阈值T1,得到初步合并结果。
    本发明的区域合并算法步骤4进行的“线带消线”算法,如图5所示,包括7个处理 单元,具体步骤如下:
    步骤1:单元113是先得到最新的分割线的信息,同样包括:RGB,坐标等信息,两 侧区域的区域号,分割线的代号。
    步骤2:单元114取分割线两侧N个像素宽的像素带,如图6所示,左侧和右侧两个 像素带。计算两侧像素带形成区域的HSVH的欧氏距离ED2,作为该分割线的另一个两侧区 域的特征差异。
    步骤3:单元115将满足阈值T2的分割线进行排序,同样地,从ED2最小的分割线 开始。
    步骤4:单元116在移除一条分割线时,采用和“三点消线”形成新线相同的策略, 避免出现断线情况。依次移除满足阈值的分割线,直到不存在小于阈值的分割线,得到最后 的合并结果。
    步骤5:单元119为合并结果。
    本发明的一个实例在PC平台上实现,经实验验证,该合并流程能够快速有效地合并 掉JSEG产生的“过分割”区域,得到比较理想的合并结果。首先,进行一次“三点消线” 算法,阈值不能太大,这样能够让两侧极为相似的分割线先移除,即先合并极为相似的区域。 为“线带消线”方法过滤掉一部分分割线,提高效率;其次,区域错误边缘的移除过程中, 从距离最小的分割线开始移除,避免了随机性;再次产生新线,重新计算新线的特征差异, 能够使结构更加准确;最后,使用“线带消线”算法来移除“三点消线”的点产生的残留。 两种区域错误边缘的移除方法互补,能够减少“过分割”情况。
    事实上,本发明不仅仅局限于JSEG“过分割”问题上,其他图像分割算法所产生的 “过分割”情况均可使用本方法进行合并。

    关于本文
    本文标题:一种基于色彩相似性的数字图像过分割边缘移除方法.pdf
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