CN111062394A - 基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法 - Google Patents

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CN111062394A CN201911132050.4A CN201911132050A CN111062394A CN 111062394 A CN111062394 A CN 111062394A CN 201911132050 A CN201911132050 A CN 201911132050A CN 111062394 A CN111062394 A CN 111062394A
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Abstract

一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，对于带有噪声的彩色图像，首先通过多元形态学重建可以有效的去除不同类型不同强度的噪声，从而减轻噪声对图像聚类的影响；其次，将带有噪声的彩色图像对隶属度多通道引导滤波时，由于利用原始彩色图像的每个通道分别对隶属度引导滤波，然后将每个通道的滤波结果加权得到最终的滤波输出图像，所以能够避免不同通道之间的相互影响，从而最终的滤波结果能够更有效的保持边缘，提高了对彩色噪声图像分割的准确率。另外，由于三个通道的滤波结果加权计算是一个线性操作，所以基于多通道加权引导滤波的模糊聚类的彩色图像分割方法具有较低的时间复杂度。

Description

基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法
技术领域
本发明涉及彩色噪声图像分割技术领域，具体涉及一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法。
背景技术
图像分割是指将一幅图像分成若干互不重叠的子区域，使得每个子区域具有一定的相似性、而不同子区域有较为明显的差异。由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息，因此彩色图像处理受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题，然而在实际应用中，要被分割的彩色图像往往含有未知类型、未知强度的噪声，导致彩色图像分割结果变差。因此，如在噪声类型、强度未知的情况下，提高对彩色噪声图像的分割效果，成为一个研究热点。
模糊聚类(Fuzzy c-means):
模糊聚类(FCM)作为最经典的基于分割的聚类分析方法，它允许每个数据对象隶属于多个聚类，对于每个聚类都赋予一个隶属度，从而使得聚类间边界变得模糊，使得聚类结果变得更加准确。鉴于图像分割和基于分割的聚类方法所具有的共性，以及彩色图像分割中实际存在的区域边界模糊化的问题，模糊聚类方法目前被广泛的应用在彩色图像分割中。但是FCM算法对图像中含有的噪声十分敏感，聚类结果受噪声影响很大。
引导滤波：
引导滤波是一种图像滤波方法，通过一副引导图像对输入图像进行滤波得到输出图像，使得输出图像具有引导图像的梯度信息，并有效的去除了图像本身的噪声。由于引导滤波能在对图像去噪的同时保持边缘，所以被用于图像处理、计算机视觉等领域。引导图像可以是输入图像或者其他的图像，但是当输入图像是单通道的灰度图像，引导图像为多通道的彩色图像时，引导滤波的结果可以看作是多个通道滤波结果的和，其中每个通道的滤波结果都受到了其他两个通道的影响，所以导致最终的滤波结果不是特别精确。同时，在滤波过程中需要求取三个通道协方差的逆，这带来了较大的时间代价。
多元形态学重建：
多元形态学重建方法使用标记图像、目标图像以及结构元进行多元形态学开重建或者多元形态学闭重建来获得重建的图像。多元形态学重建可以有效去除彩色图像中任何类型、任何比例的噪声，可以作为一步预处理，用于彩色噪声图像分割流程中。然而，某些情况下，多元形态学重建会改变彩色图像中的某些细节信息，导致图像局部范围的错误分类。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种提高彩色噪声图像分割准去率、提升彩色图像纹理边缘区域分割效果的基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，包括如下步骤：
a)输入要被分割的含有噪声的原始彩色图像f，原始彩色图像f的宽度为W，高度为H，原始彩色图像f像素点个数为N；
b)利用多元形态学闭重建方法对原始彩色图像f进行重建，得到重建图像
Figure BDA0002276321320000021
c)使用基于多通道引导滤波功能的FCM聚类算法对重建图像
Figure BDA0002276321320000022
进行聚类计算，在FCM聚类算法的每一次迭代过程中，使用多通道引导滤波算法对每一次迭代中的隶属度矩阵进行滤波并使用原始彩色图像f作为引导滤波算法的引导图像；
d)根据最终得到的吕师傅矩阵得到原始彩色图像f的分割结果。
优选的，步骤b)中多元形态学闭重建方法中的结构元B设置为3×3的正方形窗口。
进一步的，步骤b)中的多元形态学闭重建方法包括如下步骤：
b-1)利用多元腐蚀方法使用结构元B对含有噪声的原始彩色图像f进行腐蚀操作，得到标记图像g1；
b-2)利用多元形态学膨胀重建方法使用结构元B对标记图像g1进行形态学膨胀重建操作，得到图像T；
b-3)利用多元形态学膨胀方法使用结构元B对图像T进行膨胀操作，得到标记图像g2；
b-4)利用多元形态学腐蚀重建方法使用结构元B对标记图像g2进行形态学腐蚀重建操作，得到重建图像
Figure BDA0002276321320000031
优选的，步骤c)中引导滤波的滤波窗口ω设置为3×3正方形窗口，引导滤波算法的参数ε设置为0.0001。
进一步的，步骤c)中基于多通道引导滤波功能的FCM聚类算法包括如下步骤：c-1)对FCM聚类算法中的参数进行初始化操作，用户输入FCM聚类算法中的类中心数量K，将FCM聚类算法中的模糊系数m设置为2.0，将FCM聚类算法中的停止阀值ξ设置为0.000001，设置FCM聚类算法中的迭代计数器t＝0；
c-2)从重建图像
Figure BDA0002276321320000032
中随机选取C个像素点，分别作为C个类的类中心；
c-3)将迭代计数器加1，即t＝t+1；
c-4)通过公式
Figure BDA0002276321320000033
计算重建图像
Figure BDA0002276321320000037
的第n个像素点
Figure BDA0002276321320000034
属于第c个类的隶属度矩阵unc，c＝1,2,....,C，n＝1,2,....,N，式中l＝r,g,b，r为红色通道，g为绿色通道，b为蓝色通道，
Figure BDA0002276321320000035
为l通道的第n个像素，υjl为l通道第j个类的类中心，j＝1,2,....,C，υcl为l通道第c个类的类中心；
c-5)使用多通道引导滤波方法对隶属度矩阵unc进行滤波；
c-6)使用公式
Figure BDA0002276321320000036
更新l通道第c类的类中心υcl的值，其中c＝1,2,....,C；
c-7)使用公式
Figure BDA0002276321320000041
计算第t次迭代得到的目标函数
Figure BDA0002276321320000042
c-8)计算第t次迭代得到的目标函数
Figure BDA0002276321320000043
与第t-1次迭代的目标函数
Figure BDA0002276321320000044
之间的差值,如果
Figure BDA0002276321320000045
则返回执行执行步骤c-3)，如果
Figure BDA0002276321320000046
则执行步骤d)
进一步的，步骤c-5)中多通道引导滤波方法对吕师傅矩阵进行滤波包括如下步骤：
c-5.1)将得到的N×C的隶属度矩阵转换成C个宽度为W且高度为H的隶属度图像P；
c-5.2)将原始彩色图像的每个通道分别作为引导图像对隶属度图像P按照公式qil＝aklIil+bkl,
Figure BDA0002276321320000047
滤波，其中l＝r,g,b，ωk为引导图像中以第k个像素为中心的窗口，Iil表示引导图像l通道第i个像素的值，qil表示滤波输出图像l通道第i个像素的值，akl和bkl为在引导图像的l通道窗口ωk内像素的线性系数，使用公式
Figure BDA0002276321320000048
和
Figure BDA0002276321320000049
求得akl和bkl，其中|ω|表示在窗口ωk的像素值的数量，pi表示输入图像第i个像素的值，μkl为彩色引导图像的l通道在窗口ωk的均值，
Figure BDA00022763213200000410
为彩色引导图像的l通道在窗口ωk的方差，
Figure BDA00022763213200000411
表示输入图像在窗口ωk的均值；
c-5.3)将三个通道滤波结果按照公式
Figure BDA0002276321320000051
加权求和得到最终的滤波后的隶属度图像P'，式中wil表示引导图像l通道第i个像素的权重，通过公式
Figure BDA0002276321320000052
l＝r,g,b求得，其中
Figure BDA0002276321320000053
分别表示引导图像的r,g,b三个通道在窗口ωi的方差，
Figure BDA0002276321320000054
为引导图像l通道中在窗口ωi的方差；
c-5.4)将滤波后的隶属度图像P'转换回隶属度向量。
本发明的有益效果是：对于带有噪声的彩色图像，首先通过多元形态学重建可以有效的去除不同类型不同强度的噪声，从而减轻噪声对图像聚类的影响；其次，将带有噪声的彩色图像对隶属度多通道引导滤波时，由于利用原始彩色图像的每个通道分别对隶属度引导滤波，然后将每个通道的滤波结果加权得到最终的滤波输出图像，所以能够避免不同通道之间的相互影响，从而最终的滤波结果能够更有效的保持边缘，提高了对彩色噪声图像分割的准确率。另外，由于三个通道的滤波结果加权计算是一个线性操作，所以基于多通道加权引导滤波的模糊聚类的彩色图像分割方法具有较低的时间复杂度。
具体实施方式
下面对本发明做进一步说明。
一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，包括如下步骤：
a)输入要被分割的含有噪声的原始彩色图像f，原始彩色图像f的宽度为W，高度为H，原始彩色图像f像素点个数为N；
b)利用多元形态学闭重建方法对原始彩色图像f进行重建，得到重建图像
Figure BDA0002276321320000055
c)使用基于多通道引导滤波功能的FCM聚类算法对重建图像
Figure BDA0002276321320000056
进行聚类计算，在FCM聚类算法的每一次迭代过程中，使用多通道引导滤波算法对每一次迭代中的隶属度矩阵进行滤波并使用原始彩色图像f作为引导滤波算法的引导图像；
d)根据最终得到的吕师傅矩阵得到原始彩色图像f的分割结果。
对于带有噪声的彩色图像，首先通过多元形态学重建可以有效的去除不同类型不同强度的噪声，从而减轻噪声对图像聚类的影响。其次，将带有噪声的彩色图像对隶属度多通道引导滤波时，由于利用原始彩色图像的每个通道分别对隶属度引导滤波，然后将每个通道的滤波结果加权得到最终的滤波输出图像，所以能够避免不同通道之间的相互影响，从而最终的滤波结果能够更有效的保持边缘，提高了对彩色噪声图像分割的准确率。另外，由于三个通道的滤波结果加权计算是一个线性操作，所以基于多元形态学重建与多通道加权引导滤波的模糊聚类的彩色图像分割方法具有较低的时间复杂度。
优选的，步骤b)中多元形态学闭重建方法中的结构元B设置为3×3的正方形窗口。
进一步的，步骤b)中的多元形态学闭重建方法包括如下步骤：
b-1)利用多元腐蚀方法使用结构元B对含有噪声的原始彩色图像f进行腐蚀操作，得到标记图像g1；
b-2)利用多元形态学膨胀重建方法使用结构元B对标记图像g1进行形态学膨胀重建操作，得到图像T；
b-3)利用多元形态学膨胀方法使用结构元B对图像T进行膨胀操作，得到标记图像g2；
b-4)利用多元形态学腐蚀重建方法使用结构元B对标记图像g2进行形态学腐蚀重建操作，得到重建图像
Figure BDA0002276321320000061
优选的，步骤c)中引导滤波的滤波窗口ω设置为3×3正方形窗口，引导滤波算法的参数ε设置为0.0001。
进一步的，步骤c)中基于多通道引导滤波功能的FCM聚类算法包括如下步骤：
c-1)对FCM聚类算法中的参数进行初始化操作，用户输入FCM聚类算法中的类中心数量K，将FCM聚类算法中的模糊系数m设置为2.0，将FCM聚类算法中的停止阀值ξ设置为0.000001，设置FCM聚类算法中的迭代计数器t＝0；
c-2)从重建图像
Figure BDA0002276321320000071
中随机选取C个像素点，分别作为C个类的类中心；
c-3)将迭代计数器加1，即t＝t+1；
c-4)通过公式
Figure BDA0002276321320000072
计算重建图像
Figure BDA0002276321320000073
的第n个像素点
Figure BDA0002276321320000074
属于第c个类的隶属度矩阵unc，c＝1,2,....,C，n＝1,2,....,N，式中l＝r,g,b，r为红色通道，g为绿色通道，b为蓝色通道，
Figure BDA0002276321320000075
为l通道的第n个像素，υjl为l通道第j个类的类中心，j＝1,2,....,C，υcl为l通道第c个类的类中心；
c-5)使用多通道引导滤波方法对隶属度矩阵unc进行滤波；
c-6)使用公式
Figure BDA0002276321320000076
更新l通道第c类的类中心υcl的值，其中c＝1,2,....,C；
c-7)使用公式
Figure BDA0002276321320000077
计算第t次迭代得到的目标函数
Figure BDA0002276321320000078
c-8)计算第t次迭代得到的目标函数
Figure BDA0002276321320000079
与第t-1次迭代的目标函数
Figure BDA00022763213200000710
之间的差值,如果
Figure BDA00022763213200000711
则返回执行执行步骤
c-3)，如果
Figure BDA0002276321320000081
则执行步骤d)
进一步的，步骤c-5)中多通道引导滤波方法对吕师傅矩阵进行滤波包括如下步骤：
c-5.1)将得到的N×C的隶属度矩阵转换成C个宽度为W且高度为H的隶属度图像P；
c-5.2)将原始彩色图像的每个通道分别作为引导图像对隶属度图像P按照公式qil＝aklIil+bkl,
Figure BDA0002276321320000082
滤波，其中l＝r,g,b，ωk为引导图像中以第k个像素为中心的窗口，Iil表示引导图像l通道第i个像素的值，qil表示滤波输出图像l通道第i个像素的值，akl和bkl为在引导图像的l通道窗口ωk内像素的线性系数，使用公式
Figure BDA0002276321320000083
和
Figure BDA0002276321320000084
求得akl和bkl，其中|ω|表示在窗口ωk的像素值的数量，pi表示输入图像第i个像素的值，μkl为彩色引导图像的l通道在窗口ωk的均值，
Figure BDA0002276321320000085
为彩色引导图像的l通道在窗口ωk的方差，
Figure BDA0002276321320000086
表示输入图像在窗口ωk的均值；
c-5.3)将三个通道滤波结果按照公式
Figure BDA0002276321320000087
加权求和得到最终的滤波后的隶属度图像P'，式中wil表示引导图像l通道第i个像素的权重，通过公式
Figure BDA0002276321320000088
l＝r,g,b求得，其中
Figure BDA0002276321320000089
分别表示引导图像的r,g,b三个通道在窗口ωi的方差，
Figure BDA00022763213200000810
为引导图像l通道中在窗口ωi的方差；
c-5.4)将滤波后的隶属度图像P'转换回隶属度向量。

Claims (6)

1.一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)输入要被分割的含有噪声的原始彩色图像f，原始彩色图像f的宽度为W，高度为H，原始彩色图像f像素点个数为N；
b)利用多元形态学闭重建方法对原始彩色图像f进行重建，得到重建图像
Figure FDA0002276321310000011
c)使用基于多通道引导滤波功能的FCM聚类算法对重建图像
Figure FDA0002276321310000012
进行聚类计算，在FCM聚类算法的每一次迭代过程中，使用多通道引导滤波算法对每一次迭代中的隶属度矩阵进行滤波并使用原始彩色图像f作为引导滤波算法的引导图像；
d)根据最终得到的吕师傅矩阵得到原始彩色图像f的分割结果。
2.根据权利要求1所述的基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于：步骤b)中多元形态学闭重建方法中的结构元B设置为3×3的正方形窗口。
3.根据权利要求1所述的基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于，步骤b)中的多元形态学闭重建方法包括如下步骤：
b-1)利用多元腐蚀方法使用结构元B对含有噪声的原始彩色图像f进行腐蚀操作，得到标记图像g1；
b-2)利用多元形态学膨胀重建方法使用结构元B对标记图像g1进行形态学膨胀重建操作，得到图像T；
b-3)利用多元形态学膨胀方法使用结构元B对图像T进行膨胀操作，得到标记图像g2；
b-4)利用多元形态学腐蚀重建方法使用结构元B对标记图像g2进行形态学腐蚀重建操作，得到重建图像
Figure FDA0002276321310000013
4.根据权利要求1所述的基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于：步骤c)中引导滤波的滤波窗口ω设置为3×3正方形窗口，引导滤波算法的参数ε设置为0.0001。
5.根据权利要求1所述的基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于，步骤c)中基于多通道引导滤波功能的FCM聚类算法包括如下步骤：
c-1)对FCM聚类算法中的参数进行初始化操作，用户输入FCM聚类算法中的类中心数量K，将FCM聚类算法中的模糊系数m设置为2.0，将FCM聚类算法中的停止阀值ξ设置为0.000001，设置FCM聚类算法中的迭代计数器t＝0；
c-2)从重建图像
Figure FDA0002276321310000021
中随机选取C个像素点，分别作为C个类的类中心；
c-3)将迭代计数器加1，即t＝t+1；
c-4)通过公式
Figure FDA0002276321310000022
计算重建图像
Figure FDA0002276321310000023
的第n个像素点
Figure FDA0002276321310000024
属于第c个类的隶属度矩阵unc，c＝1,2,....,C，n＝1,2,....,N，式中l＝r,g,b，r为红色通道，g为绿色通道，b为蓝色通道，
Figure FDA0002276321310000025
为l通道的第n个像素，υjl为l通道第j个类的类中心，j＝1,2,....,C，υcl为l通道第c个类的类中心；
c-5)使用多通道引导滤波方法对隶属度矩阵unc进行滤波；
c-6)使用公式
Figure FDA0002276321310000026
更新l通道第c类的类中心υcl的值，其中c＝1,2,....,C；
c-7)使用公式
Figure FDA0002276321310000027
计算第t次迭代得到的目标函数
Figure FDA0002276321310000031
c-8)计算第t次迭代得到的目标函数
Figure FDA0002276321310000032
与第t-1次迭代的目标函数
Figure FDA0002276321310000033
之间的差值,如果
Figure FDA0002276321310000034
则返回执行执行步骤c-3)，如果
Figure FDA0002276321310000035
则执行步骤d)。
6.根据权利要求1所述的基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，其特征在于：步骤c-5)中多通道引导滤波方法对吕师傅矩阵进行滤波包括如下步骤：
c-5.1)将得到的N×C的隶属度矩阵转换成C个宽度为W且高度为H的隶属度图像P；
c-5.2)将原始彩色图像的每个通道分别作为引导图像对隶属度图像P按照公式
Figure FDA0002276321310000036
滤波，其中l＝r,g,b，ωk为引导图像中以第k个像素为中心的窗口，Iil表示引导图像l通道第i个像素的值，qil表示滤波输出图像l通道第i个像素的值，akl和bkl为在引导图像的l通道窗口ωk内像素的线性系数，使用公式
Figure FDA0002276321310000037
和
Figure FDA0002276321310000038
求得akl和bkl，其中|ω|表示在窗口ωk的像素值的数量，pi表示输入图像第i个像素的值，μkl为彩色引导图像的l通道在窗口ωk的均值，
Figure FDA0002276321310000039
为彩色引导图像的l通道在窗口ωk的方差，
Figure FDA00022763213100000310
表示输入图像在窗口ωk的均值；
c-5.3)将三个通道滤波结果按照公式
Figure FDA0002276321310000041
加权求和得到最终的滤波后的隶属度图像P'，式中wil表示引导图像l通道第i个像素的权重，通过公式
Figure FDA0002276321310000042
l＝r,g,b求得，其中
Figure FDA0002276321310000043
分别表示引导图像的r,g,b三个通道在窗口ωi的方差，
Figure FDA0002276321310000044
为引导图像l通道中在窗口ωi的方差；
c-5.4)将滤波后的隶属度图像P'转换回隶属度向量。
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