專利名稱：一種基于二維廣義s變換的圖像分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及一種基于二維廣義S變換的圖像分割方法。
背景技術(shù)：
圖像分割是指對圖像按照一定的標準分割成區(qū)域，它是對圖像進行進一步分析、理解和識別的基礎(chǔ)，是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，在圖像工程中占有重要的地位。一方面，它是目標表達的基礎(chǔ)，對特征測量有重要影響，另一方面，基于分割的目標表達、特征提取和參數(shù)測量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層次的圖像分析和理解成為可能。目前，圖像分割方法根據(jù)所使用的主要特征可以分為三大類:基于全局知識的閾值化分割算法，基于邊緣的分割算法和基于區(qū)域的分割算法。閾值化分割算法是先確定一個處于圖像灰度取值范圍之中的灰度閾值，將圖像中各個像素的灰度值與其比較，并根據(jù)結(jié)果劃分為兩類。基于邊緣的分割算法依賴于由邊緣檢測算子找到圖像的邊緣，經(jīng)典方法是利用邊緣鄰近處一階或二階倒數(shù)的變換規(guī)律來檢測邊緣?；趨^(qū)域的分割算法是基于物體區(qū)域內(nèi)像素間的同一性，把圖像直接劃分為若干子區(qū)域，常用方法包括區(qū)域生長法、分水嶺變換法和馬爾科夫隨機場方法。二維S變換是一種局部時頻分析方法，可以對圖像上各點進行頻率分析，它相當于將圖像這種二變量函數(shù)映射為四變量函數(shù)，因而許多在低維表示方法中無法顯現(xiàn)的信息得到了充分的顯示。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于二維廣義S變換的圖像分割方法，該方法利用兩個方向的分辨率皆可調(diào)的二維廣義S變換，對圖像中的不同區(qū)域進行分割，在這一過程中，可以以很高的分辨率分別對X方向和y方向上的變化進行檢測。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為:一種基于二維廣義S變換的圖像分割方法，其特征在于利用可以調(diào)節(jié)分辨率的二維廣義S變換，對圖像中的區(qū)域邊界進行檢測，其具體步驟如下:(I)生成三個二維廣義高斯函數(shù)窗，三個函數(shù)窗分別用于分析只在χ方向上存在明顯變化、只在I方向上存在明顯變化和在X方向及y方向上都存在明顯變化的區(qū)域；(2)用生成的三個二維廣義高斯函數(shù)窗分別對圖像進行二維廣義S變換，得到三個變換結(jié)果矩陣；(3)把三個變換結(jié)果矩陣映射為灰度矩陣，分別設(shè)定閾值對三個灰度矩陣進行門限處理，得到極大值所在位置；(4)對三個矩陣極大值所在位置進行與操作，得到原圖像區(qū)域分割的邊界，即最終分割結(jié)果。
本發(fā)明的原理是:根據(jù)圖像局部變換與頻率的關(guān)系進行檢測。圖像的不同區(qū)域交界處灰度值發(fā)生較大變化，在頻率域上表現(xiàn)為該處存在明顯的高頻分量，而在同一區(qū)域內(nèi)部，由于灰度值變化緩慢，在頻率域上表現(xiàn)為只有低頻分量，高頻分量不明顯。二維廣義S變換可以對局部區(qū)域分析頻率成分，而且兩個方向上的分辨率皆可調(diào)節(jié)，可以有效的分析圖像在某一頻率點處的頻率情況。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于:較之于分水嶺分割算法，本發(fā)明不存在過分割問題；較之于區(qū)域生長法，本發(fā)明不需要提供生長點和生長規(guī)則等知識；另外，針對二維S變化計算量大的問題，本發(fā)明只選取若干個特定頻率點進行計算，大大減少了計算量和計算結(jié)果的儲存空間；還可以通過調(diào)節(jié)分辨率因子來控制分辨率，以增加某一方向上的分辨能力。
圖1為本發(fā)明的圖像分割流程圖。圖2為對實例進行圖像分割的過程。其中:圖2-201為原始圖像；圖2-202為檢測僅存在于χ方向上的變化時得到的S變換結(jié)果；圖2-203為檢測僅存在于y方向上的變化時得到的S變換結(jié)果；圖2-204為檢測同時存在于χ方向和y方向上的變化時得到的S變換結(jié)果；圖2-205為圖像分割結(jié)果。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖及具體實施方式
詳細介紹本發(fā)明。如圖1所示，本發(fā)明的基于二維廣義S變換的圖像分割方法的具體實施步驟如下:(I)、生成三個二維廣義高斯函數(shù)窗，三個函數(shù)窗分別用于分析只在χ方向上存在明顯變化、只在I方向上存在明顯變化和在X方向及y方向上都存在明顯變化的區(qū)域。二維廣義高斯函數(shù)窗為:
權(quán)利要求
1.一種基于二維廣義S變換的圖像分割方法，其特征在于包括以下幾個步驟: (1)生成三個二維廣義高斯函數(shù)窗，所述三個二維廣義高斯函數(shù)窗分別用于分析只在X方向上存在明顯變化、只在y方向上存在明顯變化，及在X方向及y方向上都存在明顯變化的區(qū)域； (2)采用生成的三個二維廣義高斯函數(shù)窗分別對圖像進行二維廣義S變換，得到三個變換結(jié)果矩陣； (3)把三個變換結(jié)果矩陣映射為灰度矩陣，分別設(shè)定閾值對三個灰度矩陣進行門限處理，得到極大值所在位置； (4)對三個矩陣極大值所在位置進行與操作，得到原圖像區(qū)域分割的邊界，即最終分割結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維廣義S變換的圖像分割方法，其特征在于:所述的步驟(I)中的二維廣義高斯函數(shù)窗為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維廣義S變換的圖像分割方法，其特征在于:所述的步驟(2)中的二維廣義S變換采用的是L.Mansinha和R.G.Stockwell提出的二維S變換，變換公式如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維廣義S變換的圖像分割方法，其特征在于:所述的步驟(3)中，將變換結(jié)果矩陣映射為灰度矩陣的方法為:
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于二維廣義S變換的圖像分割方法，包括步驟生成三個二維廣義高斯函數(shù)窗，三個函數(shù)窗分別用于分析只在x方向上存在明顯變化、只在y方向上存在明顯變化和在x方向及y方向都存在明顯變化的區(qū)域；用生成的三個二維廣義高斯函數(shù)窗分別對圖像進行二維廣義S變換，得到三個變換結(jié)果矩陣；把三個變換結(jié)果矩陣映射為灰度矩陣，分別設(shè)定閾值對三個灰度矩陣進行門限處理，得到極大值所在位置；對三個矩陣極大值所在位置進行與操作，得到原圖像區(qū)域分割的邊界，即最終分割結(jié)果。本發(fā)明利用兩個方向的分辨率皆可調(diào)的二維廣義S變換，對圖像中的不同區(qū)域進行分割。
文檔編號G06T7/00GK103150726SQ20131004809
公開日2013年6月12日 申請日期2013年2月6日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月6日
發(fā)明者高飛, 張燁, 孫進平, 王俊, 梅凈緣 申請人:北京航空航天大學