基於像素標記的多目標圖像分割方法

2023-09-18 18:20:40 1

專利名稱：基於像素標記的多目標圖像分割方法
技術領域：
本發明屬於光電探測與跟蹤測量領域，具體地說是一種基於多目標分割的描述方法， 它用於成像視頻跟蹤中多目標標記與特徵量提取。
技術背景在圖像處理中，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 心的目標(也稱為前景)並為以後的圖像理解提供必要的數據。實現圖像分割的方法主要包 括基於邊緣的圖像分割方法、基於區域的圖像分割方法，以及基於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現自動目標識別打下基礎，因此提取目標的特徵量對於系 統有著至關重要的意義。為此需要同時獲得圖像分割後的目標物體的面積、周長、質心坐 標甚至目標所有像素的位置坐標等參數。為了實現這個功能，常用的方法有遊程連通性分 析法和像素標記法。遊程連通性分析法是通過分析由連續掃描線得到的遊程連通性來標記 目標的方法，需要事先對圖像進行處理得到灰度相同的像素塊，其條件是在掃描前己經形 成了灰度相同的像素塊即遊程。而像素標記法則是在不要求任何先驗信息的前提下對二值 圖像進行掃描，並按像素間的連通性決定像素是屬於哪個目標的，最後所有像素都有了標 記該像素屬於哪個目標的特徵量。此後可以通過統計每個目標的像素來得到目標的面積、 質心坐標等特徵。 發明內容本發明要解決的技術問題本發明是對傳統的像素標記法進行了擴展，該方法使得所 有像素除了有屬於哪個目標的標記外，還有是否是目標邊界點的標記，在統計這些點後，可以得到目標的單像素寬的i4界的周長，避免了邊緣檢測後對多像素寬邊界進行統計得到 不準確的周長的缺點；由於周長在目標測量中的重要地位(如圓形度的測量)，這個改進是有 一定意義的。本發明解決其技術問題所採用的技術方案是 一種基於像素標記的多目標圖像分割方 法，其特徵在於包括以下步驟(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) 對所攝入的圖像經閾值分割獲得二值圖像(用lplmg01表示)；4設lplmg01[i][j]表示坐標(i,j)像素的像素值，ipImg01[i]U]-0表示點(i,j)為背景的一部分， lplmg0][i][j]=l表示點(ij)屬於目標區的一部分；同時，用Perimeter[m]表示第m個目標的 周長；Area[m]表示第m個目標的面積；Posx[m]表示第m個目標在整幅圖像中的x位置坐標； Posy[m]表示第m個目標在整幅圖像中的y位置坐標；Object[i][i]表示坐標(i,j)的像素屬於哪 個目標；Edge[i][j]表示坐標(i^的像素是否是目標的邊界點；Equ[i]D]表示目標屬性為i和j 的像素屬於同一個目標；Access[i]表示第一次掃描後目標屬性為i的像素實際屬於Access[i〗 個目標；
(3)對所得的二值化圖像進行第一次掃描； 掃描從左到右、從上到下進行，設用變量TTs來標誌第一次掃描中的所有不同的目標 標記的數目，在掃描到t時，T, T4位置處的點已經掃描過了，故必須考慮t與這4個點的 關係。在t的灰度為1即t為目標時，當前掃描點與其8鄰域的連通關係可表示為
(1) 當T^ T4位置處的灰度值均為零時，表示該點與前面相鄰的4個像素點不具有連 通性，則賦予當前像素一個新的標記，即TTs加1,並將TTs賦予當前像素t的Object[i][j]， 即Object[i][)]-T丁s;
(2) 當Ti T4位置處的灰度值有且只有一個為1時，設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，表示當前點目標屬性與Tm像素的 目標屬性相同，並與Tm像素屬於同一個目標；
(3) 當T! T4位置處的灰度值有超過一個為1時，則將Tm(m=l,2，3,4&Tm非零)中最小 的Object值即Object—min賦予當前點t的Object(設Object—min表示Tm中最小的Object 值，並設Object—max表示Tm中最大的Object值)；同時，在等價矩陣中置 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的像素實際屬於同一 目標。
同時，對於像素的邊界屬性，設當前被掃描像素為t，只要當Tm(m-1 8)中至少有一 個的灰度為零時，則置t的Edge[i][jhl，即將圖像中坐標位置為(i,j)的像素邊界屬性置為1，
表示該點為邊界點；否則置Edge[i][j]-0表示非邊界點。於是，在第一次掃描後，即得到了 目標單像素寬的邊緣信息。
(4) 把第一次掃描後所得到的離散的等價矩陣迸行規劃等價數組處理； 在第一次掃描後，對於屬於同一目標的所有目標屬性標記為TTn TT2， ...， TTn，其
中TT- TT2<... <TTn,等價數組有以下3種可能
(1) 所有目標屬性已有Equ[TT,J[TTi;hI， i=2， 3， ...， n，這種情況不需要作進一步處理；
(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;
經過以上算法處理後，可以完全達到預期要求，為第二次掃描作了充分的準備；此時 所有屬於同一目標的不同標記，都與屬於這一目標的最小標記建立了等價關係。
(5)然後進行第二次掃描；獲得所需目標的面積、周長、位置坐標等目標信息；
經過前面的第一次掃描和規劃等價數組之後，進行第二次掃描；該過程分兩個步驟完 成，步驟一根據前面處理過後的等價數組Equ，凡是屬於同一 目標的像素，其目標屬性值 Object應該相同，並賦值為第一次掃描後屬於這一目標的最小標記，同時記錄當前目標屬性 中最小標記指向的這個目標是圖像中從上到下，從左到右的第幾個目標。步驟2做最後的掃 尾工作，根據Access數組，將像素的目標屬性Object最後賦予真正的目標序號，即對於所 有像素的目標屬性值Object,若Access〖Object〖i]U]〗>0,則Object〖i][j]=Access[Object[i]|j]]; 否則，Object保持原值不變；同時根據ObjectW[j]，以及Edge[i][j]之間的相互關係，統計 各個目標的實際面積、周長和質心坐標等目標特性參數，並勾勒出目標邊緣輪廓。
本發明與現有技術相比具有如下優點
1、 利用基於8鄰域像素標記的方法，得到了目標單像素寬的邊緣信息；從而得到目標 的單像素寬的邊界的周長，避免了邊緣檢測後對多像素寬邊界進行統計得到不準確的周長 的缺點；
2、 本發明能準確地給出目標面積、位置坐標等信息，為圖像的進一步分析處理奠定了 基礎。目標特徵提取準確，而且方法簡單，實時性和實用性好；
3、 本發明統計的目標數可以隨意多，僅受實時系統中硬體資源的限制。


圖1為本發明中像素標記算法流程圖2為本發明中基於S鄰域像素標記的掃描關係圖中t表示當前被掃描像素，T, Ts表示t像素在8個連通區域的相鄰像素 圖3為本發明中第二次掃描步驟1流程圖。
具體實施例方式
以下結合附圖及具體實施例詳細介紹本發明。
本發明實現多目標的標記，在得到單像素寬的目標邊界的同時,獲取目標周長、面積、 位置坐標等特徵信號。
其實現方法流程圖如圖l所示，其具體實現步驟如下
(1) 首先以視頻成像傳感器所攝取的圖像作為輸入信號；
(2) 然後對原始輸入的視頻信號進行二值化處理,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，從上到下進行第一次掃描(設定圖像的起點在圖 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行第一次標記和根據連通性記錄 有不同目標屬性的區域的目標屬性值，並標記屬於目標邊緣的邊界屬性，具體實現方法如 下設用變量TTs來標誌第一次掃描中的所有不同的目標標記的數目，lplmg01[i][j]表示坐 標(i,j')像素的像素值。lpImg01[i][JH)表示點(i,j)為背景的一部分，lplmg01[i][j]-l表示點(i,j) 屬於目標區的一部分。同時，Object[i][j]表示坐標(i,j)的像素屬於哪個目標；Edge[i][j]表示 坐標(g)的像素是否是目標的邊界點；Equ[i][j]表示目標屬性為i和j的像素屬於同一個目標； Access[i]表示第一次掃描後目標屬性為i的像素實際屬於Access[i]個目標；為了標記當前被 掃描的像素，釆用8鄰域像素標記法，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表示當前被掃描像素，T, Ts表示t像素在8個連通區域的 相鄰像素。掃描從左到右、從上到下進行，在掃描到t時，T^ T4位置處的點己經掃描過了， 故必須考慮t與這4個點的關係，在t的灰度為1即t為目標時
(1) 當T, T4位置處的灰度值均為零時，表示該點與前面相鄰的4個像素點不具有連通 性，則賦予當前像素一個新的標記，即TTs加l，並將TTs賦予當前像素t的Object[i][j]， 即Objec咖]-TTs;;
(2) 當T, T4位置處的灰度值有且只有一個為1時，設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，表示當前點目標屬性與像素Tm 的目標屬性相同，並與像素Tm屬於同一個目標；
(3) 當T! T4位置處的灰度值有超過一個為1時，則將Tm(m-l,2，3，4&Tm非零)中最小的 Object值即Object—min賦予當前點t的Object值(這裡設Object—min表示Tm中最小的Object 值，並設Object一max表示Tm中最大的Object值)。同時，在等價矩陣中置 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的像素實際屬於同一 目標。
同時，對於像素的邊界屬性，設當前被掃描像素為t,只要當Tm(n^l 8)中至少有一 個的灰度為零時，則置t的Edge[i][j]-l，表示該點為邊界點否則置Edge[i][j]-O表示非邊 界點。於是，在第一次掃描後，即得到了目標單像素寬的邊緣信息。
(4)把第一次掃描後所得到的離散的等價矩陣進行規劃等價數組處理；
規劃等價數組是本發明的核心；其功能是把第一次掃描後所得到的離散的Equ矩陣進 行整理，將同一目標區域的所有目標屬性歸為一類。具體考慮到第二次掃描實現的實時性 和簡易性，在將所有同一目標的目標屬性歸為一類後，要逾保Equ.矩陣中所有這些目標鳳性都與其中最小的目標屬性等價。
規劃等價數組的過程如下對於屬於同一目標的所有目標屬性標記為TT,， TT2，...， TTn ，其中TT,〈TT2〈…<TTn，等價數組有以下3種可能
(l)所有目標屬性己有Equ[TTd[TTi]-l， i=2, 3,…，n，這種情況不需要作進一步處
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 。
經過以上規劃等價數組處理之後，將所有屬於同一目標的像素都歸為了一個目標，這 為第二次掃描作了充分的準備。此時所有屬於同一目標的不同標記，都與屬於這一目標的 最小標記建立了等價關係。
(5) 進行第二次掃描；
第二次掃描分兩個步驟完成，步驟h根據前面處理過後的等價數組Equ，凡是屬於同 一目標的像素，其目標屬性值Object應該相同，並賦值為第一次掃描後屬於這一目標的最 小標記，同時記錄當前目標屬性中最小標記指向的這個目標是圖像中從上到下，從左到右 的第幾個目標；步驟l算法實現如圖3，設整數變量ObjectNumber表示圖像的實際目標數 量，Access[]數組初始化全部為零；步驟1的關鍵是要辨別哪個像素標記是真正的新目標， 哪個像素標記只是同一目標的幾個不同的目標屬性之一，由於掃描是從左到右，從上到下， 顯然當一個目標屬性沒有比它小的等價屬性時，其必然代表真正的新目標的出現，設這個 屬性為新目標起始屬性。於是，只要在規劃後的等價矩陣中尋找是否有小於當前像素目標 屬性的等價屬性即可判斷當前像素的目標屬性是否是新目標起始屬性。同時，當掃描第一 次遇到含有新目標起始屬性的像素時，其必為新目標在掃描方向上遇到的第一個像素，此 時目標的實際數量ObjectNumber應該加1 ，同時將ObjectNumber賦給當前像素的目標屬性， 即Access[Object[i][j]] = ObjectNumber。在步驟1結束後，圖像共有ObjectNumber個目標， 每個目標都只有一個目標標識，為原來屬於該目標的所有目標表示中的最小值。同時Access 數組記錄了這些標識實際對應的是第幾個目標。
步驟2做最後的掃尾工作，根據Access數組，將像素的目標屬性Object最後賦予真正 的目標序號。即對於所有像素的目標屬性值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) 最終獲得所需目標的面積、周長、位置坐標等目標信息。
設用Perimeter[m]表示第m個目標的周長；Area[m]表示第m個目標的面積；Posx[m]表示 第m個目標在整幅圖像中的x位置坐標;..Posy[m]表示第m傘目標在整幅閣像中的y位置坐標；根據Object[i][j]、總目標數TTs以及Edge[i][j]之間的相互關係，統計各個目標的實際面積、 周長和質心坐標等目標特性參數，具體過程為在整幅圖像範圍內，分別對目標屬性為TTi (其中TTi大於零，並小於或等於TTs)的像素進行如下操作統計目標屬性為TTi的像素 點總和，並存放在Area[TTi]中，即得到了當前目標的面積；統計單像素寬的邊界點 Edge[i][j]-l的個數，並存放在Perimeter[TTi]中，即得到了當前目標的周長；將目標屬性為 TTi時的行方向計數i和列方向計數j分別進行累加，並分別存放在臨時變量SPosx[丁Ti]和 SPosy[TTi]中，然後SPosx[TTi]除以Area[TTi]，其結果存放在Posx[TTi]中，得到當前目標行 方向的位置Posx[TTi]; SPosy[TTi]除以Area[TTi]，其結果存放在Posy[TTi]中，得到當前目 標列方向的位置Posy[TTi],最終，當前目標在整幅圖像中的質心坐標為(Posx[TTi], Posy[TTi])。
權利要求
1. 一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，其特徵在於包括以下步驟(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)進行閾值分割獲得二值化圖像；設lpImg01[i][j]表示二值化圖像坐標(i，j)像素的像素值，lpImg01[i][j]＝0表示點(i，j)為背景的一部分，lpImg01[i][j]＝1表示點(i，j)屬於目標區的一部分；(3)對所得的二值化圖像進行第一次掃描；(4)規劃等價數組，即將所有等價的標記歸入等價組；(5)然後進行第二次掃描；(6)獲得所需的面積、周長、位置坐標等目標信息。
2、 根據權利要求l所述的一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，其特徵在於所 述步驟(3)中對所得二值化圖像進行第一次掃描時，從左到右從上到下進行掃描，掃描的 起點位於圖像的左上方。
3、 根據權利要求l所述的一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，其特徵在於所 述步驟(3)中對所得二值化圖像進行第一次掃描時，採用8鄰域像素標記方法，用變量TTs 來標誌第一次掃描中的所有不同的目標標記的數目，假設當前掃描點為t，在t位置處的點 的灰度為1即t位置的點為目標時，當前掃描點與其8鄰域的連通關係可表示為G)當T! T4位置處的灰度值均為零時，表示該點與前面相鄰的4個像素點不具有連 通性，則賦予當前像素一個新的標記，即TTs加1，並將TTs賦予當前像素t的Object[i][j]， 即Object[i][j〗-TTs;(2) 當T, T4位置處的灰度值有且只有一個為1時，設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，表示當前點目標屬性與Tm像素 的目標屬性相同，並與Tm像素屬於同一個目標；(3) 當T, T4位置處的灰度值有超過一個為1時，則將Tm(n^l,2,3，4&Tm非零)中最小 的Object值即Object_min賦予當前點t的Object ,同時在等價矩陣中置 Equ[Object—min][ Object_max]=l ，表示第一次掃描中的Object值為Object—min和Object—max 的像素實際屬於同一 目標；其中Object—min表示Tm中最小的Object值，Object—max表 示Tm中最大的Object值，並且Object_min < Object—max。
4、 根據權利要求1所述的一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，其特徵在於所述步驟(3)中進行第一次掃播時，對每"個灰度為1的當前點的8個連通區域的所有8個相 鄰像素作如下統計如果當8個像素中至少有一個是背景點，即有一個灰度為O,則當前點 屬於目標邊界點，否則屬於目標內部點；經過這次處理後得到的是單像素邊界。
5、 根據權利要求l所述的一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，其特徵在於所 述步驟(4)中規劃等價數組把第一次掃描後所得到的離散的等價矩陣進行整理，將同一目 標區域的所有目標屬性歸為一類；經過規劃等價數組處理之後，將所有屬於同一目標的像 素都歸為了一個目標。
6、 根據權利要求l所述的一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，其特徵在於所 述步驟(5)的第二次掃描可以通過兩個步驟實現.-步驟一，根據前面處理過後的等價數組，凡是屬於同一目標的像素，其目標屬性值應 該相同，並賦值為第一次掃描後屬於這一目標的最小標記，同時記錄這個物體是圖像中從 上到下，從左到右的第幾個目標；步驟二，做最後的收尾工作，根據第一次掃描後目標屬性為i的像素實際屬於哪個目標， 將像素的目標屬性最後賦予真正的目標序號，同時根據目標屬性，以及邊界之間的相互關 系，統計各個目標的實際面積、周長和質心坐標等目標特性參數，並勾勒出目標邊緣輪廓。
全文摘要
本發明公開一種基於像素標記的多目標圖像分割方法，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；對圖像進行二值化處理；對處理後的圖像作第一次掃描；建立等價數組；進行第二次掃描、得到目標數量、面積、周長、位置坐標等信息；採用本發明能夠對全視場二值圖像進行目標標記和邊緣標記，具有一定的通用性，為下一步計算目標的特徵量以及圖像理解等高端過程提供了充分的條件；而且本發明不受目標個數的限制，根據硬體資源的配置，還可以隨意減小或增大處理區的面積，具有很強的靈活性。
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 優先權日2008年3月11日
發明者張啟衡, 彭先蓉, 徐智勇, 蔡敬菊, 陳忠碧 申請人:中國科學院光電技術研究所