專利名稱：基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于光電探測與跟蹤測量領(lǐng)域，具體地說是一種基于多目標(biāo)分割的描述方法， 它用于成像視頻跟蹤中多目標(biāo)標(biāo)記與特征量提取。
技術(shù)背景在圖像處理中，圖像分割是很重要的一部分，通過圖像分割可以提取出圖像中用戶關(guān) 心的目標(biāo)(也稱為前景)并為以后的圖像理解提供必要的數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)圖像分割的方法主要包 括基于邊緣的圖像分割方法、基于區(qū)域的圖像分割方法，以及基于上述兩類方法的綜合 分割方法。圖像分割的目的之一是為實(shí)現(xiàn)自動目標(biāo)識別打下基礎(chǔ)，因此提取目標(biāo)的特征量對于系 統(tǒng)有著至關(guān)重要的意義。為此需要同時(shí)獲得圖像分割后的目標(biāo)物體的面積、周長、質(zhì)心坐 標(biāo)甚至目標(biāo)所有像素的位置坐標(biāo)等參數(shù)。為了實(shí)現(xiàn)這個功能，常用的方法有游程連通性分 析法和像素標(biāo)記法。游程連通性分析法是通過分析由連續(xù)掃描線得到的游程連通性來標(biāo)記 目標(biāo)的方法，需要事先對圖像進(jìn)行處理得到灰度相同的像素塊，其條件是在掃描前己經(jīng)形 成了灰度相同的像素塊即游程。而像素標(biāo)記法則是在不要求任何先驗(yàn)信息的前提下對二值 圖像進(jìn)行掃描，并按像素間的連通性決定像素是屬于哪個目標(biāo)的，最后所有像素都有了標(biāo) 記該像素屬于哪個目標(biāo)的特征量。此后可以通過統(tǒng)計(jì)每個目標(biāo)的像素來得到目標(biāo)的面積、 質(zhì)心坐標(biāo)等特征。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明要解決的技術(shù)問題本發(fā)明是對傳統(tǒng)的像素標(biāo)記法進(jìn)行了擴(kuò)展，該方法使得所 有像素除了有屬于哪個目標(biāo)的標(biāo)記外，還有是否是目標(biāo)邊界點(diǎn)的標(biāo)記，在統(tǒng)計(jì)這些點(diǎn)后，可以得到目標(biāo)的單像素寬的i4界的周長，避免了邊緣檢測后對多像素寬邊界進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到 不準(zhǔn)確的周長的缺點(diǎn)；由于周長在目標(biāo)測量中的重要地位(如圓形度的測量)，這個改進(jìn)是有 一定意義的。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是 一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方 法，其特征在于包括以下步驟(1) 以視頻成像傳感器所攝取的圖像作為輸入信號(用lpmw表示)(2) 對所攝入的圖像經(jīng)閾值分割獲得二值圖像(用lplmg01表示)；4設(shè)lplmg01[i][j]表示坐標(biāo)(i,j)像素的像素值，ipImg01[i]U]-0表示點(diǎn)(i,j)為背景的一部分， lplmg0][i][j]=l表示點(diǎn)(ij)屬于目標(biāo)區(qū)的一部分；同時(shí)，用Perimeter[m]表示第m個目標(biāo)的 周長；Area[m]表示第m個目標(biāo)的面積；Posx[m]表示第m個目標(biāo)在整幅圖像中的x位置坐標(biāo)； Posy[m]表示第m個目標(biāo)在整幅圖像中的y位置坐標(biāo)；Object[i][i]表示坐標(biāo)(i,j)的像素屬于哪 個目標(biāo)；Edge[i][j]表示坐標(biāo)(i^的像素是否是目標(biāo)的邊界點(diǎn)；Equ[i]D]表示目標(biāo)屬性為i和j 的像素屬于同一個目標(biāo)；Access[i]表示第一次掃描后目標(biāo)屬性為i的像素實(shí)際屬于Access[i〗 個目標(biāo)；
(3)對所得的二值化圖像進(jìn)行第一次掃描； 掃描從左到右、從上到下進(jìn)行，設(shè)用變量TTs來標(biāo)志第一次掃描中的所有不同的目標(biāo) 標(biāo)記的數(shù)目，在掃描到t時(shí)，T, T4位置處的點(diǎn)已經(jīng)掃描過了，故必須考慮t與這4個點(diǎn)的 關(guān)系。在t的灰度為1即t為目標(biāo)時(shí)，當(dāng)前掃描點(diǎn)與其8鄰域的連通關(guān)系可表示為
(1) 當(dāng)T^ T4位置處的灰度值均為零時(shí)，表示該點(diǎn)與前面相鄰的4個像素點(diǎn)不具有連 通性，則賦予當(dāng)前像素一個新的標(biāo)記，即TTs加1,并將TTs賦予當(dāng)前像素t的Object[i][j]， 即Object[i][)]-T丁s;
(2) 當(dāng)Ti T4位置處的灰度值有且只有一個為1時(shí)，設(shè)Tm(n^l，2，3，4&Tm非零)為那個灰 度為l的像素，則將L的Object值賦予t的Object值，表示當(dāng)前點(diǎn)目標(biāo)屬性與Tm像素的 目標(biāo)屬性相同，并與Tm像素屬于同一個目標(biāo)；
(3) 當(dāng)T! T4位置處的灰度值有超過一個為1時(shí)，則將Tm(m=l,2，3,4&Tm非零)中最小 的Object值即Object—min賦予當(dāng)前點(diǎn)t的Object(設(shè)Object—min表示Tm中最小的Object 值，并設(shè)Object—max表示Tm中最大的Object值)；同時(shí)，在等價(jià)矩陣中置 Equ[Object_min][ Object—max〗=1 (其中，Object—min < Object—max)，表示第一次掃描中的 Object值為Object—min和Object—max的像素實(shí)際屬于同一 目標(biāo)。
同時(shí)，對于像素的邊界屬性，設(shè)當(dāng)前被掃描像素為t，只要當(dāng)Tm(m-1 8)中至少有一 個的灰度為零時(shí)，則置t的Edge[i][jhl，即將圖像中坐標(biāo)位置為(i,j)的像素邊界屬性置為1，
表示該點(diǎn)為邊界點(diǎn)；否則置Edge[i][j]-0表示非邊界點(diǎn)。于是，在第一次掃描后，即得到了 目標(biāo)單像素寬的邊緣信息。
(4) 把第一次掃描后所得到的離散的等價(jià)矩陣迸行規(guī)劃等價(jià)數(shù)組處理； 在第一次掃描后，對于屬于同一目標(biāo)的所有目標(biāo)屬性標(biāo)記為TTn TT2， ...， TTn，其
中TT- TT2<... <TTn,等價(jià)數(shù)組有以下3種可能
(1) 所有目標(biāo)屬性已有Equ[TT,J[TTi;hI， i=2， 3， ...， n，這種情況不需要作進(jìn)一步處理；
(2) 有Equ[TT,][TTj]- 1， Equ[TTi][TTj〗=1，則需要使Equ[TT,〗[TTj〗- 1;(3)有Equ[TT!][TTj ]= 1, Equ[TTi][ TT』]- I ，則需要使Equ[TTd[TTi ] = 1;
經(jīng)過以上算法處理后，可以完全達(dá)到預(yù)期要求，為第二次掃描作了充分的準(zhǔn)備；此時(shí) 所有屬于同一目標(biāo)的不同標(biāo)記，都與屬于這一目標(biāo)的最小標(biāo)記建立了等價(jià)關(guān)系。
(5)然后進(jìn)行第二次掃描；獲得所需目標(biāo)的面積、周長、位置坐標(biāo)等目標(biāo)信息；
經(jīng)過前面的第一次掃描和規(guī)劃等價(jià)數(shù)組之后，進(jìn)行第二次掃描；該過程分兩個步驟完 成，步驟一根據(jù)前面處理過后的等價(jià)數(shù)組Equ，凡是屬于同一 目標(biāo)的像素，其目標(biāo)屬性值 Object應(yīng)該相同，并賦值為第一次掃描后屬于這一目標(biāo)的最小標(biāo)記，同時(shí)記錄當(dāng)前目標(biāo)屬性 中最小標(biāo)記指向的這個目標(biāo)是圖像中從上到下，從左到右的第幾個目標(biāo)。步驟2做最后的掃 尾工作，根據(jù)Access數(shù)組，將像素的目標(biāo)屬性O(shè)bject最后賦予真正的目標(biāo)序號，即對于所 有像素的目標(biāo)屬性值Object,若Access〖Object〖i]U]〗>0,則Object〖i][j]=Access[Object[i]|j]]; 否則，Object保持原值不變；同時(shí)根據(jù)ObjectW[j]，以及Edge[i][j]之間的相互關(guān)系，統(tǒng)計(jì) 各個目標(biāo)的實(shí)際面積、周長和質(zhì)心坐標(biāo)等目標(biāo)特性參數(shù)，并勾勒出目標(biāo)邊緣輪廓。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點(diǎn)
1、 利用基于8鄰域像素標(biāo)記的方法，得到了目標(biāo)單像素寬的邊緣信息；從而得到目標(biāo) 的單像素寬的邊界的周長，避免了邊緣檢測后對多像素寬邊界進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到不準(zhǔn)確的周長 的缺點(diǎn)；
2、 本發(fā)明能準(zhǔn)確地給出目標(biāo)面積、位置坐標(biāo)等信息，為圖像的進(jìn)一步分析處理奠定了 基礎(chǔ)。目標(biāo)特征提取準(zhǔn)確，而且方法簡單，實(shí)時(shí)性和實(shí)用性好；
3、 本發(fā)明統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)數(shù)可以隨意多，僅受實(shí)時(shí)系統(tǒng)中硬件資源的限制。


圖1為本發(fā)明中像素標(biāo)記算法流程圖2為本發(fā)明中基于S鄰域像素標(biāo)記的掃描關(guān)系圖中t表示當(dāng)前被掃描像素，T, Ts表示t像素在8個連通區(qū)域的相鄰像素 圖3為本發(fā)明中第二次掃描步驟1流程圖。
具體實(shí)施例方式
以下結(jié)合附圖及具體實(shí)施例詳細(xì)介紹本發(fā)明。
本發(fā)明實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的標(biāo)記，在得到單像素寬的目標(biāo)邊界的同時(shí),獲取目標(biāo)周長、面積、 位置坐標(biāo)等特征信號。
其實(shí)現(xiàn)方法流程圖如圖l所示，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下
(1) 首先以視頻成像傳感器所攝取的圖像作為輸入信號；
(2) 然后對原始輸入的視頻信號進(jìn)行二值化處理,生成了思'O鄰'l'表示的二值圖像-,(3)緊接著對二值化圖像從左到右，從上到下進(jìn)行第一次掃描(設(shè)定圖像的起點(diǎn)在圖 像的左上方)；
第一次掃描的功能包括對二值化圖像的每個像素進(jìn)行第一次標(biāo)記和根據(jù)連通性記錄 有不同目標(biāo)屬性的區(qū)域的目標(biāo)屬性值，并標(biāo)記屬于目標(biāo)邊緣的邊界屬性，具體實(shí)現(xiàn)方法如 下設(shè)用變量TTs來標(biāo)志第一次掃描中的所有不同的目標(biāo)標(biāo)記的數(shù)目，lplmg01[i][j]表示坐 標(biāo)(i,j')像素的像素值。lpImg01[i][JH)表示點(diǎn)(i,j)為背景的一部分，lplmg01[i][j]-l表示點(diǎn)(i,j) 屬于目標(biāo)區(qū)的一部分。同時(shí)，Object[i][j]表示坐標(biāo)(i,j)的像素屬于哪個目標(biāo)；Edge[i][j]表示 坐標(biāo)(g)的像素是否是目標(biāo)的邊界點(diǎn)；Equ[i][j]表示目標(biāo)屬性為i和j的像素屬于同一個目標(biāo)； Access[i]表示第一次掃描后目標(biāo)屬性為i的像素實(shí)際屬于Access[i]個目標(biāo)；為了標(biāo)記當(dāng)前被 掃描的像素，釆用8鄰域像素標(biāo)記法，需要檢査該像素與它之前掃描到的4個近鄰像素的 連通性，如圖2所示；圖2中t表示當(dāng)前被掃描像素，T, Ts表示t像素在8個連通區(qū)域的 相鄰像素。掃描從左到右、從上到下進(jìn)行，在掃描到t時(shí)，T^ T4位置處的點(diǎn)己經(jīng)掃描過了， 故必須考慮t與這4個點(diǎn)的關(guān)系，在t的灰度為1即t為目標(biāo)時(shí)
(1) 當(dāng)T, T4位置處的灰度值均為零時(shí)，表示該點(diǎn)與前面相鄰的4個像素點(diǎn)不具有連通 性，則賦予當(dāng)前像素一個新的標(biāo)記，即TTs加l，并將TTs賦予當(dāng)前像素t的Object[i][j]， 即Objec咖]-TTs;;
(2) 當(dāng)T, T4位置處的灰度值有且只有一個為1時(shí)，設(shè)Tm(m^,2,3,4&Tm非零)為那個 灰度為l的像素，則將Tm的Object值賦予t的Object值，表示當(dāng)前點(diǎn)目標(biāo)屬性與像素Tm 的目標(biāo)屬性相同，并與像素Tm屬于同一個目標(biāo)；
(3) 當(dāng)T! T4位置處的灰度值有超過一個為1時(shí)，則將Tm(m-l,2，3，4&Tm非零)中最小的 Object值即Object—min賦予當(dāng)前點(diǎn)t的Object值(這里設(shè)Object—min表示Tm中最小的Object 值，并設(shè)Object一max表示Tm中最大的Object值)。同時(shí)，在等價(jià)矩陣中置 Equ[Object—min][ Object_max]=l (其中，Object—min < Object—max),表示第一次掃描中的 Object值為Object_min和Object—max的像素實(shí)際屬于同一 目標(biāo)。
同時(shí)，對于像素的邊界屬性，設(shè)當(dāng)前被掃描像素為t,只要當(dāng)Tm(n^l 8)中至少有一 個的灰度為零時(shí)，則置t的Edge[i][j]-l，表示該點(diǎn)為邊界點(diǎn)否則置Edge[i][j]-O表示非邊 界點(diǎn)。于是，在第一次掃描后，即得到了目標(biāo)單像素寬的邊緣信息。
(4)把第一次掃描后所得到的離散的等價(jià)矩陣進(jìn)行規(guī)劃等價(jià)數(shù)組處理；
規(guī)劃等價(jià)數(shù)組是本發(fā)明的核心；其功能是把第一次掃描后所得到的離散的Equ矩陣進(jìn) 行整理，將同一目標(biāo)區(qū)域的所有目標(biāo)屬性歸為一類。具體考慮到第二次掃描實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)性 和簡易性，在將所有同一目標(biāo)的目標(biāo)屬性歸為一類后，要逾保Equ.矩陣中所有這些目標(biāo)鳳性都與其中最小的目標(biāo)屬性等價(jià)。
規(guī)劃等價(jià)數(shù)組的過程如下對于屬于同一目標(biāo)的所有目標(biāo)屬性標(biāo)記為TT,， TT2，...， TTn ，其中TT,〈TT2〈…<TTn，等價(jià)數(shù)組有以下3種可能
(l)所有目標(biāo)屬性己有Equ[TTd[TTi]-l， i=2, 3,…，n，這種情況不需要作進(jìn)一步處
理；
(2) 有Equ[TT,][TTi]- 1， Equ[TTj][TTj] = 1，則需要使Equ[TT,][TTj] = 1;
(3) 有Equ[TTt][TTj]- 1 ， Equ[TTi][TTj〗=1,則需要使Equ[TTi][TT,] - 1 。
經(jīng)過以上規(guī)劃等價(jià)數(shù)組處理之后，將所有屬于同一目標(biāo)的像素都?xì)w為了一個目標(biāo)，這 為第二次掃描作了充分的準(zhǔn)備。此時(shí)所有屬于同一目標(biāo)的不同標(biāo)記，都與屬于這一目標(biāo)的 最小標(biāo)記建立了等價(jià)關(guān)系。
(5) 進(jìn)行第二次掃描；
第二次掃描分兩個步驟完成，步驟h根據(jù)前面處理過后的等價(jià)數(shù)組Equ，凡是屬于同 一目標(biāo)的像素，其目標(biāo)屬性值Object應(yīng)該相同，并賦值為第一次掃描后屬于這一目標(biāo)的最 小標(biāo)記，同時(shí)記錄當(dāng)前目標(biāo)屬性中最小標(biāo)記指向的這個目標(biāo)是圖像中從上到下，從左到右 的第幾個目標(biāo)；步驟l算法實(shí)現(xiàn)如圖3，設(shè)整數(shù)變量ObjectNumber表示圖像的實(shí)際目標(biāo)數(shù) 量，Access[]數(shù)組初始化全部為零；步驟1的關(guān)鍵是要辨別哪個像素標(biāo)記是真正的新目標(biāo)， 哪個像素標(biāo)記只是同一目標(biāo)的幾個不同的目標(biāo)屬性之一，由于掃描是從左到右，從上到下， 顯然當(dāng)一個目標(biāo)屬性沒有比它小的等價(jià)屬性時(shí)，其必然代表真正的新目標(biāo)的出現(xiàn)，設(shè)這個 屬性為新目標(biāo)起始屬性。于是，只要在規(guī)劃后的等價(jià)矩陣中尋找是否有小于當(dāng)前像素目標(biāo) 屬性的等價(jià)屬性即可判斷當(dāng)前像素的目標(biāo)屬性是否是新目標(biāo)起始屬性。同時(shí)，當(dāng)掃描第一 次遇到含有新目標(biāo)起始屬性的像素時(shí)，其必為新目標(biāo)在掃描方向上遇到的第一個像素，此 時(shí)目標(biāo)的實(shí)際數(shù)量ObjectNumber應(yīng)該加1 ，同時(shí)將ObjectNumber賦給當(dāng)前像素的目標(biāo)屬性， 即Access[Object[i][j]] = ObjectNumber。在步驟1結(jié)束后，圖像共有ObjectNumber個目標(biāo)， 每個目標(biāo)都只有一個目標(biāo)標(biāo)識，為原來屬于該目標(biāo)的所有目標(biāo)表示中的最小值。同時(shí)Access 數(shù)組記錄了這些標(biāo)識實(shí)際對應(yīng)的是第幾個目標(biāo)。
步驟2做最后的掃尾工作，根據(jù)Access數(shù)組，將像素的目標(biāo)屬性O(shè)bject最后賦予真正 的目標(biāo)序號。即對于所有像素的目標(biāo)屬性值Object ，若'Access[ObJect[i][j]>0 ，貝!J Object[i](j]-Access[Object[i][j]];否則，Object保持原值不變。
(6) 最終獲得所需目標(biāo)的面積、周長、位置坐標(biāo)等目標(biāo)信息。
設(shè)用Perimeter[m]表示第m個目標(biāo)的周長；Area[m]表示第m個目標(biāo)的面積；Posx[m]表示 第m個目標(biāo)在整幅圖像中的x位置坐標(biāo);..Posy[m]表示第m傘目標(biāo)在整幅閣像中的y位置坐標(biāo)；根據(jù)Object[i][j]、總目標(biāo)數(shù)TTs以及Edge[i][j]之間的相互關(guān)系，統(tǒng)計(jì)各個目標(biāo)的實(shí)際面積、 周長和質(zhì)心坐標(biāo)等目標(biāo)特性參數(shù)，具體過程為在整幅圖像范圍內(nèi)，分別對目標(biāo)屬性為TTi (其中TTi大于零，并小于或等于TTs)的像素進(jìn)行如下操作統(tǒng)計(jì)目標(biāo)屬性為TTi的像素 點(diǎn)總和，并存放在Area[TTi]中，即得到了當(dāng)前目標(biāo)的面積；統(tǒng)計(jì)單像素寬的邊界點(diǎn) Edge[i][j]-l的個數(shù)，并存放在Perimeter[TTi]中，即得到了當(dāng)前目標(biāo)的周長；將目標(biāo)屬性為 TTi時(shí)的行方向計(jì)數(shù)i和列方向計(jì)數(shù)j分別進(jìn)行累加，并分別存放在臨時(shí)變量SPosx[丁Ti]和 SPosy[TTi]中，然后SPosx[TTi]除以Area[TTi]，其結(jié)果存放在Posx[TTi]中，得到當(dāng)前目標(biāo)行 方向的位置Posx[TTi]; SPosy[TTi]除以Area[TTi]，其結(jié)果存放在Posy[TTi]中，得到當(dāng)前目 標(biāo)列方向的位置Posy[TTi],最終，當(dāng)前目標(biāo)在整幅圖像中的質(zhì)心坐標(biāo)為(Posx[TTi], Posy[TTi])。
權(quán)利要求
1. 一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，其特征在于包括以下步驟(1)以視頻成像傳感器所攝取的圖像作為輸入信號，用lpraw表示；(2)進(jìn)行閾值分割獲得二值化圖像；設(shè)lpImg01[i][j]表示二值化圖像坐標(biāo)(i，j)像素的像素值，lpImg01[i][j]＝0表示點(diǎn)(i，j)為背景的一部分，lpImg01[i][j]＝1表示點(diǎn)(i，j)屬于目標(biāo)區(qū)的一部分；(3)對所得的二值化圖像進(jìn)行第一次掃描；(4)規(guī)劃等價(jià)數(shù)組，即將所有等價(jià)的標(biāo)記歸入等價(jià)組；(5)然后進(jìn)行第二次掃描；(6)獲得所需的面積、周長、位置坐標(biāo)等目標(biāo)信息。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，其特征在于所 述步驟(3)中對所得二值化圖像進(jìn)行第一次掃描時(shí)，從左到右從上到下進(jìn)行掃描，掃描的 起點(diǎn)位于圖像的左上方。
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，其特征在于所 述步驟(3)中對所得二值化圖像進(jìn)行第一次掃描時(shí)，采用8鄰域像素標(biāo)記方法，用變量TTs 來標(biāo)志第一次掃描中的所有不同的目標(biāo)標(biāo)記的數(shù)目，假設(shè)當(dāng)前掃描點(diǎn)為t，在t位置處的點(diǎn) 的灰度為1即t位置的點(diǎn)為目標(biāo)時(shí)，當(dāng)前掃描點(diǎn)與其8鄰域的連通關(guān)系可表示為G)當(dāng)T! T4位置處的灰度值均為零時(shí)，表示該點(diǎn)與前面相鄰的4個像素點(diǎn)不具有連 通性，則賦予當(dāng)前像素一個新的標(biāo)記，即TTs加1，并將TTs賦予當(dāng)前像素t的Object[i][j]， 即Object[i][j〗-TTs;(2) 當(dāng)T, T4位置處的灰度值有且只有一個為1時(shí)，設(shè)Tm(m爿，2,3，4&Tm非零)為那個 灰度為1的像素，則將Tm的Object值賦予t的Object值，表示當(dāng)前點(diǎn)目標(biāo)屬性與Tm像素 的目標(biāo)屬性相同，并與Tm像素屬于同一個目標(biāo)；(3) 當(dāng)T, T4位置處的灰度值有超過一個為1時(shí)，則將Tm(n^l,2,3，4&Tm非零)中最小 的Object值即Object_min賦予當(dāng)前點(diǎn)t的Object ,同時(shí)在等價(jià)矩陣中置 Equ[Object—min][ Object_max]=l ，表示第一次掃描中的Object值為Object—min和Object—max 的像素實(shí)際屬于同一 目標(biāo)；其中Object—min表示Tm中最小的Object值，Object—max表 示Tm中最大的Object值，并且Object_min < Object—max。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，其特征在于所述步驟(3)中進(jìn)行第一次掃播時(shí)，對每"個灰度為1的當(dāng)前點(diǎn)的8個連通區(qū)域的所有8個相 鄰像素作如下統(tǒng)計(jì)如果當(dāng)8個像素中至少有一個是背景點(diǎn)，即有一個灰度為O,則當(dāng)前點(diǎn) 屬于目標(biāo)邊界點(diǎn)，否則屬于目標(biāo)內(nèi)部點(diǎn)；經(jīng)過這次處理后得到的是單像素邊界。
5、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，其特征在于所 述步驟(4)中規(guī)劃等價(jià)數(shù)組把第一次掃描后所得到的離散的等價(jià)矩陣進(jìn)行整理，將同一目 標(biāo)區(qū)域的所有目標(biāo)屬性歸為一類；經(jīng)過規(guī)劃等價(jià)數(shù)組處理之后，將所有屬于同一目標(biāo)的像 素都?xì)w為了一個目標(biāo)。
6、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，其特征在于所 述步驟(5)的第二次掃描可以通過兩個步驟實(shí)現(xiàn).-步驟一，根據(jù)前面處理過后的等價(jià)數(shù)組，凡是屬于同一目標(biāo)的像素，其目標(biāo)屬性值應(yīng) 該相同，并賦值為第一次掃描后屬于這一目標(biāo)的最小標(biāo)記，同時(shí)記錄這個物體是圖像中從 上到下，從左到右的第幾個目標(biāo)；步驟二，做最后的收尾工作，根據(jù)第一次掃描后目標(biāo)屬性為i的像素實(shí)際屬于哪個目標(biāo)， 將像素的目標(biāo)屬性最后賦予真正的目標(biāo)序號，同時(shí)根據(jù)目標(biāo)屬性，以及邊界之間的相互關(guān) 系，統(tǒng)計(jì)各個目標(biāo)的實(shí)際面積、周長和質(zhì)心坐標(biāo)等目標(biāo)特性參數(shù)，并勾勒出目標(biāo)邊緣輪廓。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于像素標(biāo)記的多目標(biāo)圖像分割方法，具體步驟如下以視頻成像傳感器所攝取的圖像作為輸入信號；對圖像進(jìn)行二值化處理；對處理后的圖像作第一次掃描；建立等價(jià)數(shù)組；進(jìn)行第二次掃描、得到目標(biāo)數(shù)量、面積、周長、位置坐標(biāo)等信息；采用本發(fā)明能夠?qū)θ晥龆祱D像進(jìn)行目標(biāo)標(biāo)記和邊緣標(biāo)記，具有一定的通用性，為下一步計(jì)算目標(biāo)的特征量以及圖像理解等高端過程提供了充分的條件；而且本發(fā)明不受目標(biāo)個數(shù)的限制，根據(jù)硬件資源的配置，還可以隨意減小或增大處理區(qū)的面積，具有很強(qiáng)的靈活性。
文檔編號G06K9/46GK101246554SQ20081010170
公開日2008年8月20日 申請日期2008年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2008年3月11日
發(fā)明者張啟衡, 彭先蓉, 徐智勇, 蔡敬菊, 陳忠碧 申請人:中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所