一種圖像處理方法及系統的製作方法

2023-06-10 19:02:06

專利名稱：一種圖像處理方法及系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及圖像分割技術，尤其涉及一種圖像處理方法及系統。
背景技術：
圖像分割是從圖像處理到圖像分析的一個關鍵步驟，在圖像工程中佔有非常重要的位置。基於圖像灰度值的閾值分割分類技術基於以下假設每個區域由許多灰度值相近的像素構成，物體和背景之間或不同物體之間的灰度值有明顯的差別，可以通過閾值來區分。熵閾值法因其實現簡單、性能穩定、具有良好的資訊理論背景而成為一類典型的閾值選取方法，並在實際中得到了廣泛的應用。現有應用的熵閾值方法有最大熵法、最大交叉熵準貝U、最小交叉熵準則、Tsallis熵準則等方法，這些方法通常基於圖像的一維直方圖或用圖像灰度-鄰域平均灰度構建的二維直方圖來計算熵閾值。
設原始灰度圖像f (X，y)的灰度級數為L，圖像大小為MXN，經過對其進行區域灰度特徵的3X3或者5X5點陣的平滑濾波處理(一般為取平均值)得到平滑圖像g(x，y)，由於圖像的灰度級數不會因為平滑濾波改變，所以平滑圖像的灰度級數仍是L。一般的，一維直方圖的橫軸表示圖像的灰度級，縱軸表示圖像中某一灰度級的像素總數。設為在原圖像f(x，y)中點灰度為i、在平滑圖像g(x，y)中區域灰度均值為j的象素的總數，p(i，j)為點灰度-區域灰度均值對發生的概率，其取值為用= 0，1，...L-1)除以圖像的總像素數。基於原始灰度圖像中的像素灰度i、平滑圖像中的鄰域平均灰度j、P(i，j)便可得到圖像灰度-鄰域平均灰度二維直方圖。但是，由於上述一維直方圖只是描述了各個灰度級出現的頻率，以各個灰度級出現的頻率來代替概率是不夠精確的，具有較大的估計誤差，從而基於該一維直方圖選取的熵閾值不夠準確，影響圖像分割效果，另外，上述二維直方圖用於熵值的計算時，往往會被劃分為四個區域，但是，迭代計算時只用到了位於對角線上的兩個區域，這樣容易造成有用信息的丟失，也使得選取的熵閾值不夠準確，影響圖像分割效果。例如，如圖I所示的圖像灰度-鄰域平均灰度二維直方圖，數值高峰主要分布在平面的對角線附近，這是因為目標區域和背景區域內部的像素灰度級單一或者比較均勻，點灰度及其區域灰度均值相差無幾，而且圖像的所有像素中，目標點和背景點所佔的比例最大。離平面對角線越遠，峰值越小，直至急劇下降，這部分反映的是圖像中的雜散點、邊緣點和噪聲點。傳統的二維熵在熵值計算時往往利用兩個閾值(t，s)將直方圖劃分為四個區域，如圖2所示。基於目標和背景像素分布在對角線附近的分析，諸多二維熵在計算熵值時只用區域O和區域I (目標或背景)，而捨棄了代表邊界、噪聲點、雜散點的區域2和區域3。區域O中b、a兩部分以及區域I中e、f兩部分內存在邊緣點、噪聲點、雜散點，但熵值計算時將其當成了目標(或背景)內點處理，同時，區域2、區域3中的d、c兩部分靠近對角線應為目標或背景內點，但計算時被當做邊緣點、噪聲點、雜散點來處理。所以，基於上述直方圖的區域劃分造成了有用信息的丟失，在這一假設上的熵值計算必然不夠精確，得到的最佳閾值會出現偏差，分割結果不夠理想。

發明內容
有鑑於此，本發明的主要目的在於提供一種圖像處理方法及系統，能夠提高熵閾值選取的準確性，進一步提高圖像分割效果。為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的一種圖像處理方法，包括根據由原始圖像f(x，y)以平滑濾波形成的圖像g(x，y)、以及梯度圖像|f(x，y)-g(x，y) I，得到原始圖像f (X，y)的點灰度i、梯度圖像|f (x，y)-g(x，y) I的點灰度j和
點灰度對(i，j)的聯合概率q(i，j)的對應關係，j·) =,其中，i = 0，I...，L-I, j
MxN
=O, I. . . , L-I, L是原始圖像的灰度級數，r (i, j)表示灰度對出現的頻數，MXN為原始圖像的點數；基於所述原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取；根據所述選取的熵閾值進行圖像處理。所述基於所述原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取為
權利要求
1.一種圖像處理方法，其特徵在於，該方法包括 根據由原始圖像f(x，y)以平滑濾波形成的圖像g(x，y)、以及梯度圖像|f(x，y)-g(x，y) I，得到原始圖像f (x，y)的點灰度i、梯度圖像If (x,y)_g(x,y) I的點灰度j和點灰度對(i，j)的聯合概率
2.根據權利要求I所述的圖像處理方法，其特徵在於，所述基於所述原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取為其中，
3.根據權利要求I所述的圖像處理方法，其特徵在於，所述基於原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取為
4.一種圖像處理系統，其特徵在於，包括對應關係獲取單元、熵閾值選取單元和圖像處理單元；其中， 所述對應關係獲取單元，用於根據由原始圖像f (X，y)以平滑濾波形成的圖像g(X，y)、以及梯度圖像If U，y)-g(x，y) I，從而得到原始圖像f (X，y)的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對(i，j)的聯合概率q(i，j)的對應關係
5.根據權利要求4所述的圖像處理系統，其特徵在於，所述熵閾值選取單元基於原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取為 設
6.根據權利要求4所述的圖像處理系統，其特徵在於，所述熵閾值選取單元基於原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取為 設
全文摘要
本發明公開了一種圖像處理方法，包括根據由原始圖像f(x，y)以平滑濾波形成的圖像g(x，y)、以及梯度圖像|f(x，y)-g(x，y)|，得到原始圖像f(x，y)的點灰度i、梯度圖像|f(x，y)-g(x，y)|的點灰度j和點灰度對(i，j)的聯合概率q(i，j)的對應關係；基於所述原始圖像的點灰度i、梯度圖像的點灰度j和點灰度對(i，j)的聯合概率q(i，j)的對應關係進行熵閾值選取；根據所述選取的熵閾值進行圖像處理。本發明還相應地公開了一種圖像處理系統。由於在熵值計算過程中基本包含所有的目標點和背景點，所以本發明能夠使計算結果更加準確，提高熵閾值選取的準確性，進一步提高圖像分割效果。
文檔編號G06T7/00GK102779339SQ201110460289
公開日2012年11月14日 申請日期2011年12月31日 優先權日2011年12月31日
發明者郭魯強 申請人:北京京東方光電科技有限公司