專利名稱：一種分割前景圖像的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術，特別是涉及ー種分割前景圖像的方法。
背景技術：
顯著性區(qū)域檢測和前景分割是計算機圖像處理中的兩個基礎操作。其中，顯著性區(qū)域檢測指的是從圖片中判斷出圖像的顯著性區(qū)域，并注意到圖像的重要部分。前景分割指的是讓計算機從一幅圖片中判斷出哪個是前景物體，哪個是背景物體，并從中分割出感興趣的前景關鍵物體。雖然人的視覺系統(tǒng)可以很容易地判斷出顯著性區(qū)域和前景物體，但計算機在沒有人工幫助下是很難具備這種理解能力的。如果能夠讓計算機自主快速地完成前景分割工作，將便于進ー步對圖像進行分析、識別、跟蹤、理解、壓縮編碼等，而提取結果的準確性將直接影響后續(xù)任務的有效性，如何快速、有效地將感興趣的目標從復雜的背景中分割出來，具有十分重要的意義。人們在顯著性區(qū)域檢測上進行了大量的研究，總結出了很多成熟的算法，主要有HC，RC，LC, CA和FT等算法，這些算法都在一定程度上能夠得到效果較好的顯著性圖(saliency map)。而目前圖像分割算法可以大致分為5類，邊界算法，聚類算法，區(qū)域算法，分割融合算法和特定領域的分割算法，在前景分割技術方面，主要有基于像素 (Pixel-based)的方法、基于邊界(Edge-based)的方法和基于區(qū)域(Region-based)的方法。基于像素的方法要求用戶在單個像素級來指定前景或者背景，因此工作量非常龐大?；谶吔绲姆椒ㄔ试S用戶圍繞前景對象的邊界繪制曲線，然后對該曲線進行分段優(yōu)化，但是用戶必須謹慎的繪制曲線，仍然需要大量的用戶交互?；趨^(qū)域的方法允許用戶指定ー些松散的提示信息，并使用優(yōu)化算法來提取實際的前景對象邊界。

發(fā)明內容
本發(fā)明所要解決的技術問題是，提供ー種分割前景圖像的方法，降低操作對用戶交互的要求，提高前景分割效率。本發(fā)明的技術問題通過以下技術方案予以解決ー種分割前景圖像的方法，其特征在于，包括以下步驟I)使用中央周邊直方圖算法得到原始圖像的顯著性圖；2)對所述顯著性圖進行閾值分割，得到包含顯著性物體在內的矩形R ；3)使用所述矩形R區(qū)域外的圖像作為背景區(qū)域，初始化Grabcut算法，迭代運行 GrabCut算法執(zhí)行對原始圖像的前景分割。與現有技術相比，本發(fā)明利用了圖像的顯著性分割與前景分割的關聯性，利用顯著性分割的結果初始化GrabCut算法，省去了用戶在目標圖像中畫出矩形框初始化 GrabCut算法的步驟，在整個分割過程中可實現用戶零輸入，通過計算機課自動完成所有前景分割動作，提高了前景分割的效率。優(yōu)選地，所述步驟2)包括以下步驟利用預定的灰度閾值對顯著性圖進行ニ值化得到ニ值圖；對ニ值圖進行兩次或多次開運算；測算開運算后的圖像中最大的聯通區(qū)域， 選擇一定尺寸和坐標位置的矩形R，使該聯通區(qū)域恰好包含在該矩形R內。所述灰度閾值為顯著性圖的灰度平均值。優(yōu)選地，還包括交互編輯步驟根據用戶的輸入指令將原始圖像的部分像素設為前景或背景。該優(yōu)選方案允許用戶對分割進行修正，彌補自動分割的不足之處。


圖I是本發(fā)明具體實施方式
的流程圖。
具體實施例方式下面對照附圖并結合優(yōu)選具體實施方式
對本發(fā)明進行詳細的闡述。一、本發(fā)明涉及的現有成熟圖像處理技術為了幫助對本發(fā)明技術方案的理解，下文首先對本發(fā)明所涉及的成熟的圖像處理技術進行說明(一)顯著性物體檢查技術圖像的顯著性圖采用center-surround算法(中央周邊直方圖算法)計算首先統(tǒng)計兩個矩形內部的三個顏色通道的灰度直方圖，Ri為center矩形區(qū)域內圖像的灰度直方圖，為surround矩形區(qū)域內圖像的灰度直方圖。根據公式(I)計算center區(qū)域與 surround區(qū)域內直方圖的擬合程度
權利要求
1.ー種分割前景圖像的方法，其特征在于，包括以下步驟D使用中央周邊直方圖算法得到原始圖像的顯著性圖；2)對所述顯著性圖進行閾值分割，得到包含顯著性物體在內的矩形R；3)使用所述矩形R區(qū)域外的圖像作為背景區(qū)域，初始化GrabCut算法，迭代運行 GrabCut算法執(zhí)行對原始圖像的前景分割。
2.根據權利要求I所述的分割前景圖像的方法，其特征在于所述步驟2)包括以下步驟利用預定的灰度閾值對所述顯著性圖進行ニ值化得到ニ值圖；對ニ值圖進行兩次或多次開運算；測算開運算后的圖像中最大的聯通區(qū)域，選擇一定尺寸和坐標位置的矩形R，使該聯通區(qū)域恰好包含在該矩形R內。
3.根據權利要求I所述的分割前景圖像的方法，其特征在于所述灰度閾值為所述顯著性圖的灰度平均值。
4.根據權利要求I所述的分割前景圖像的方法，其特征在于，還包括交互編輯步驟根據用戶的輸入指令將原始圖像的部分像素設為前景或背景。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種分割前景圖像的方法，包括以下步驟使用中央周邊直方圖算法得到原始圖像的顯著性圖；對所述顯著性圖進行閾值分割，得到包含顯著性物體在內的矩形R；使用所述矩形R區(qū)域外的圖像作為背景區(qū)域，初始化GrabCut算法，迭代運行GrabCut算法執(zhí)行對原始圖像的前景分割。與現有技術相比，本發(fā)明的方法能夠提高前景分割效率。
文檔編號G06T5/00GK102592268SQ20121000433
公開日2012年7月18日 申請日期2012年1月6日 優(yōu)先權日2012年1月6日
發(fā)明者徐秀兵, 戴瓊海, 王好謙, 鄧博雯 申請人:清華大學深圳研究生院