專利名稱：一種基于四元數(shù)的彩色snake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，涉及一種彩色圖像分割方法，具體涉及一種基于四元數(shù)的彩色圖像分割方法。
背景技術(shù)：
隨著近現(xiàn)代計(jì)算機(jī)和存儲技術(shù)的飛速發(fā)展，各種電子數(shù)碼照相設(shè)備得到普及，我們的日常生活都與各種電子數(shù)碼影像技術(shù)相關(guān)，尤其是自然圖像的處理得到越來越多的關(guān)注，而自然圖像一般為彩色圖像，彩色圖像分割對于圖像分析、理解和目標(biāo)識別是至關(guān)重要的。在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，嚴(yán)格各自獨(dú)立的分層理論有著深遠(yuǎn)的影響，傳統(tǒng)的理論認(rèn)為底層的視覺任務(wù)只能依賴于由圖像本身獲得的信息來完成。1988年Kass等人首次提出主動輪廓模型(又被稱作snake模型)，他們認(rèn)為在許多的圖像理解任務(wù)中，底層事件的正確理解依賴于高層知識。被稱為snake的主動輪廓模型是能量極小化的樣條，內(nèi)力約束其形狀，外力控制其變形行為，圖像力將其引導(dǎo)至顯著性的圖像特征，snake模型的曲線能量將在圖像特征附近極小化。Snake模型的成功之處還在于它對一系列廣泛的視覺問題給出了統(tǒng)一的解決辦法，從該模型首次提出，在近20年的研究中，snake模型已被成功應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺的許多領(lǐng)域，如邊緣提取、圖像分割和運(yùn)動跟蹤等。然而該模型一直局限于灰度圖像的處理，很少見諸于彩色圖像的snake模型，究其主要原因是一直沒有好的方法用來計(jì)算彩色圖像的梯度，進(jìn)而定義snake模型的圖像外力。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于 提供一種基于四元數(shù)的彩色snake圖像分割方法，該方法將一個(gè)彩色像素作為一個(gè)整體進(jìn)行處理，并在處理過程中很好地體現(xiàn)彩色三通道間的光譜聯(lián)系O本發(fā)明提供的一種基于四元數(shù)的彩色snake圖像分割方法，其特征在于，該方法包括下述步驟第I步輸入一幅待分割的RGB空間彩色圖像，并將該圖像表示到四元數(shù)空間；第2步計(jì)算第I步中得到的四元數(shù)空間下表示的彩色圖像的梯度幅值；第3步在輸入的待分割的RGB空間彩色圖像上勾勒出感興趣物體的初始輪廓線；第4步利用第2步所得到的梯度幅值定義snake模型的外力，實(shí)時(shí)計(jì)算snake曲線的能量Em;將當(dāng)前的snake曲線的能量Em與上一時(shí)刻的snake曲線的能量Em進(jìn)行比較，當(dāng)滿足迭代參數(shù)時(shí)，所得到的snake曲線即為感興趣物體的輪廓線；第2步中，按照下述過程計(jì)算得到梯度幅值用(R(x，y)，G(x,y), B(x, y))表示待分割的 RGB 空間彩色圖像，R(x, y), G(x, y),Β(χ, y)分別代表彩色圖像的紅綠藍(lán)三通道，U，y)代表像素坐標(biāo)，則包含色度和亮度的彩色距離平方函數(shù)f(e)寫為f ( Θ ) = Ecos2 Θ +2Fcos Θ sin Θ +Hsin2 θ其中θ(θ e [-Ji/2, /2])為圖像梯度向量的角度方向，Ε，F(xiàn)，H定義如下
權(quán)利要求
1. 一種基于四元數(shù)的彩色snake圖像分割方法，其特征在于，該方法包括下述步驟 第I步輸入一幅待分割的RGB空間彩色圖像，并將該圖像表示到四元數(shù)空間； 第2步計(jì)算第I步中得到的四元數(shù)空間下表示的彩色圖像的梯度幅值； 第3步在輸入的待分割的RGB空間彩色圖像上勾勒出感興趣物體的初始輪廓線； 第4步利用第2步所得到的梯度幅值定義snake模型的外力，實(shí)時(shí)計(jì)算snake曲線的能量Em ;將當(dāng)前的snake曲線的能量Em與上一時(shí)刻的snake曲線的能量Em進(jìn)行比較，當(dāng)滿足迭代參數(shù)時(shí)，所得到的snake曲線即為感興趣物體的輪廓線； 第2步中，按照下述過程計(jì)算得到梯度幅值用(R(x, y), G(x, y), B(x, y))表示待分割的 RGB 空間彩色圖像,R(x, y), G(x, y), Β(χ,y)分別代表彩色圖像的紅綠藍(lán)三通道，U，y)代表像素坐標(biāo)，則包含色度和亮度的彩色距離平方函數(shù)f(e)寫為 f ( Θ ) = Ecos2 Θ +2Fcos Θ sin Θ +Hsin2 θ 其中θ (θ e [-JI/2, π/2])為圖像梯度向量的角度方向，Ε，F(xiàn)，H定義如下
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于四元數(shù)的彩色snake圖像分割方法，其特征在于，第3步具體包括下述過程 設(shè)待分割的RGB空間彩色圖像的大小為rowX col X 3，以該RGB空間彩色圖像的幾何中心為中心，以(row-Ι)和(col- )作為矩形兩鄰邊，在該RGB空間彩色圖像上勾勒出一個(gè)包含感興趣物體的矩形輪廓即為初始snake輪廓線v(s) = (x (s), y (s)),其中(x,y)代表構(gòu)成初始輪廓線v(s)的像素的坐標(biāo)，s e (O, I)是將曲線進(jìn)行參數(shù)化表示時(shí)的歸一化參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于四元數(shù)的彩色snake圖像分割方法，其特征在于，第4步具體包括下述過程 第4.1步設(shè)定snake模型的形變參數(shù)，包括彈性系數(shù)α、剛性系數(shù)β和阻尼系數(shù)Y的值，α，β，y e [O, 00 ),將v(s)視作s和時(shí)間t的函數(shù),即將snake曲線v(S)視作一條動態(tài)曲線V(s，t)，給定時(shí)間步長I，迭代次數(shù)上限M，M為整數(shù)，且M e [100，1500]，記初始勾勒snake曲線的時(shí)刻t = tQ = O,此時(shí)snake曲線能量記為Esnake = Etl,令時(shí)間步的序號為m，其初始值為O ; 第4. 2步令m = m+1,依據(jù)式一得到tm時(shí)刻的snake曲線,再依據(jù)式二計(jì)算tm時(shí)刻snake曲線的能量Em:
全文摘要
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域，為一種基于四元數(shù)的彩色snake圖像分割方法。①輸入一幅待分割的RGB空間彩色圖像，并將該圖像表示到四元數(shù)空間；②計(jì)算①中得到的四元數(shù)空間下表示的彩色圖像的梯度幅值；③在待分割的RGB空間彩色圖像上勾勒出感興趣物體的初始輪廓線；④利用②所得到的梯度幅值定義snake模型的外力，實(shí)時(shí)計(jì)算snake曲線的能量Em；將當(dāng)前的snake曲線的能量Em與上一時(shí)刻的snake曲線的能量Em進(jìn)行比較，當(dāng)滿足迭代參數(shù)時(shí)，所得到的snake曲線即為感興趣物體的輪廓線。本發(fā)明依據(jù)得到的彩色圖像梯度定義snake分割模型的圖像外力，與傳統(tǒng)的將彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像處理或三通道分別處理的結(jié)果相比，能更快收斂到感興趣物體的邊緣，分割更準(zhǔn)確。
文檔編號G06T7/40GK103065333SQ20121053369
公開日2013年4月24日 申請日期2012年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月11日
發(fā)明者金良海, 李向, 劉宏 申請人:華中科技大學(xué)