СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ сегментации изображения, содержащий этапы, на которых:
устанавливают модель особенностей изображения;
получают пробную точку переднего плана и пробную точку заднего плана изображения согласно модели особенностей;
устанавливают модель классификации переднего плана и заднего плана согласно модели особенностей, а также пробной точке переднего плана и пробной точке заднего плана;
сегментируют изображение согласно предварительно определенному алгоритму разреза графа, который сегментирует изображение посредством модели классификации переднего плана и заднего плана и краевой информации, относящейся к пикселам.
2. Способ по п. 1, в котором получение пробной точки переднего плана и пробной точки заднего плана изображения согласно модели особенностей содержит этапы, на которых:
вычисляют значения особенностей соответственных пикселов на изображении согласно модели особенностей;
нормализуют значения особенностей пикселов;
определяют пикселы, нормализованные значения особенностей которых больше предварительно определенного порогового значения переднего плана, в качестве пробной точки переднего плана; и
определяют пикселы, нормализованные значения особенностей которых меньше предварительно определенного порогового значения заднего плана, в качестве пробной точки заднего плана;
причем предварительно определенное пороговое значение переднего плана больше предварительно определенного порогового значения заднего плана, и нормализованные значения особенностей принадлежат к (0, 1).
3. Способ по п. 1, в котором модель классификации переднего плана и заднего плана содержит модель классификации переднего плана и модель классификации заднего плана, и упомянутое установление модели классификации переднего плана и заднего плана согласно модели особенностей, а также пробной точке переднего плана и пробной точке заднего плана, содержит этапы, на которых:
устанавливают вероятностную модель цвета переднего плана согласно пробной точке переднего плана;
устанавливают вероятностную модель цвета заднего плана согласно пробной точке заднего плана;
получают модель классификации переднего плана путем умножения модели особенностей на вероятностную модель цвета переднего плана, и причем модель классификации переднего плана конфигурируется для того, чтобы характеризовать пиксел в виде вероятности переднего плана; и
получают модель классификации заднего плана путем умножения модели особенностей на вероятностную модель цвета заднего плана, и причем модель классификации заднего плана конфигурируется для того, чтобы характеризовать пиксел в качестве вероятности заднего плана.
4. Способ по п. 3, в котором сегментация изображения согласно предварительно определенному алгоритму разреза графа содержит этапы, на которых:
вычисляют подобие переднему плану каждого пиксела на изображении посредством модели классификации переднего плана;
вычисляют подобие заднему плану каждого пиксела на изображении посредством модели классификации заднего плана;
получают подобие между смежными пикселами на изображении;
строят неориентированный граф, требуемый для предварительно определенного алгоритма разреза графа, посредством подобия переднему плану каждого пиксела, подобия заднему плану каждого пиксела и подобия между смежными пикселами; и
сегментируют неориентированный граф путем использования предварительно определенного алгоритма разреза графа, таким образом, завершая сегментацию изображения.
5. Способ по п. 4, в котором построение неориентированного графа, требуемого для предварительно определенного алгоритма разреза графа, посредством подобия переднему плану каждого пиксела, подобия заднему плану каждого пиксела и подобия между смежными пикселами содержит этапы, на которых:
строят неориентированный граф, требуемый для предварительно определенного алгоритма разреза графа, причем неориентированный граф содержит первую границу между вершиной переднего плана, вершиной заднего плана, по меньшей мере одной пиксельной вершиной и двумя смежными пиксельными вершинами, вторую границу между пиксельной вершиной и вершиной переднего плана и третью границу между пиксельной вершиной и вершиной заднего плана, и пиксельные вершины в неориентированном графе соответствуют пикселам на изображении;
в отношении каждой второй границы, определяют подобие переднему плану пиксела, соответствующего вершине пиксела, соединенной со второй границей, как весовое значение второй границы;
в отношении каждой третьей границы, определяют подобие заднему плану пиксела, соответствующего вершине пиксела, соединенной с третьей границей, как весовое значение третьей границы; и
в отношении каждой первой границы, определяют подобие между двумя пикселами, соответствующими двум вершинам пикселов, соединенным с первой границей, как весовое значение первой границы.
6. Способ по любому из пп. 1-5, в котором установление модели особенностей изображения содержит этапы, на которых:
проводят пересегментацию изображения посредством предварительно определенного алгоритма пересегментации, таким образом, получая по меньшей мере одну зону, и причем пикселы в одной и той же зоне имеют идентичные цветовые значения;
определяют цветовое значение и центр каждой из зон; и
устанавливают модель особенностей согласно цветовым значениям, соответствующим соответственным зонам и центрам соответственных зон.
7. Способ по п. 6, в котором моделью особенностей является:
i1
i
j
j
в которой S - значение особенностей любого пиксела в зоне R, w(R) - количество пикселов в зоне R,
S
i
j
i
D(R,R) сконфигурировано для представления метрического значения разницы пространственной позиции между зоной R и зоной
j
С
i
j
i
j
S
i
j
i
j
S
2
2
R, D(R,R) сконфигурировано для представления метрического значения разницы цвета между зоной R и зоной R, N - полное количество зон, полученных после пересегментации изображения, D(R,R)=exp(-(Центр(R)-Центр(R))/σ ),
i
i
j
j
S
2
Центр(R) - центр зоны R, Центр(R) - центр зоны R, когда все координаты пикселов на изображении нормализованы в [0,1], σ =0,4.
8. Способ по любому из пп. 1-5, в котором упомянутое установление модели особенностей изображения содержит этапы, на которых:
классифицируют пикселы на изображении согласно цветовым значениям пикселов, причем классифицируют пикселы с одним и тем же цветовым значением как один и тот же цветовой тип; и
устанавливают модель особенностей согласно цветовому значению каждого цветового типа.
9. Способ по п. 8, в котором моделью особенностей является:
j
j
С
i
j
i
j
в которой w(P) - количество пикселов в цветовом типе P, D(P,P) сконфигурировано для представления метрического значения разницы цвета между цветовым типом P и цветовым типом P.
10. Устройство сегментации изображения, содержащее:
первый модуль установления, сконфигурированный для установления модели особенностей изображения;
модуль получения пробы, сконфигурированный для получения пробной точки переднего плана и пробной точки заднего плана изображения согласно модели особенностей;
второй модуль установления, сконфигурированный для установления модели классификации переднего плана и заднего плана согласно модели особенностей, установленной первым модулем установления, а также пробной точке переднего плана и пробной точке заднего плана, полученным модулем получения пробы; и
модуль сегментации изображения, сконфигурированный для сегментации изображения согласно предварительно определенному алгоритму разреза графа, который сегментирует изображение посредством модели классификации переднего плана и заднего плана, установленной вторым модулем установления, и краевой информации, относящейся к пикселам.
11. Устройство по п. 10, в котором модуль получения пробы содержит:
первый блок вычисления, сконфигурированный для вычисления значений особенностей соответственных пикселов на изображении согласно модели особенностей;
блок нормализации, сконфигурированный для нормализации значений особенностей пикселов, вычисленных первым блоком вычисления;
первый блок определения, сконфигурированный для определения пикселов, значения особенностей которых, нормализованные блоком нормализации, больше предварительно определенного порогового значения переднего плана, в качестве пробной точки переднего плана; и
второй блок определения, сконфигурированный для определения пикселов, значения особенностей которых, нормализованные блоком нормализации, меньше предварительно определенного порогового значения заднего плана, в качестве пробной точки заднего плана;
причем предварительно определенное пороговое значение переднего плана больше предварительно определенного порогового значения заднего плана, и нормализованные значения особенностей принадлежат к (0, 1).
12. Устройство по п. 10, в котором модель классификации переднего плана и заднего плана содержит модель классификации переднего плана и модель классификации заднего плана, и второй модуль установления содержит:
первый блок установления, сконфигурированный для установления вероятностной модели цвета переднего плана согласно пробной точке переднего плана;
второй блок установления, сконфигурированный для установления вероятностной модели цвета заднего плана согласно пробной точке заднего плана;
первый блок умножения, сконфигурированный для умножения модели особенностей, установленной первым модулем установления, на вероятностную модель цвета переднего плана, установленную первым блоком установления, таким образом, получая модель классификации переднего плана, и модель классификации переднего плана сконфигурирована для того, чтобы характеризовать пиксел в виде вероятности переднего плана; и
второй блок умножения, сконфигурированный для умножения модели особенностей, установленной первым модулем установления, на вероятностную модель цвета заднего плана, установленную вторым блоком установления, таким образом, получая модель классификации заднего плана, и модель классификации заднего плана сконфигурирована для того, чтобы характеризовать пиксел в виде вероятности заднего плана.
13. Устройство по п. 12, в котором модуль сегментации изображения содержит:
второй блок вычисления, сконфигурированный для вычисления подобия переднему плану каждого пиксела на изображении посредством модели классификации переднего плана;
третий блок вычисления, сконфигурированный для вычисления подобия заднему плану каждого пиксела на изображении посредством модели классификации заднего плана;
блок получения, сконфигурированный для получения подобия между смежными пикселами на изображении;
блок построения, сконфигурированный для построения неориентированного графа, требуемого для предварительно определенного алгоритма разреза графа, посредством подобия переднему плану каждого пиксела, подобия заднему плану каждого пиксела и подобия между смежными пикселами; и
первый блок сегментации, сконфигурированный для сегментации неориентированного графа посредством предварительно определенного алгоритма разреза графа, таким образом, завершая сегментацию изображения.
14. Устройство по п. 13, в котором блок построения содержит:
подблок построения, сконфигурированный для построения неориентированного графа, требуемого для предварительно определенного алгоритма разреза графа, причем неориентированный граф содержит первую границу между вершиной переднего плана,
вершиной заднего плана, по меньшей мере одной пиксельной вершиной и двумя смежными пиксельными вершинами, вторую границу между пиксельной вершиной и вершиной переднего плана, и третью границу между пиксельной вершиной и вершиной заднего плана, и пиксельные вершины в неориентированном графе соответствуют пикселам на изображении;
первый подблок определения, сконфигурированный для того, чтобы, в отношении каждой второй границы, определять подобие переднему плану пиксела, соответствующего пиксельной вершине, соединенной со второй границей, в качестве весового значения второй границы;
второй подблок определения, сконфигурированный для того, чтобы, в отношении каждой третьей границы, определять подобие заднему плану пиксела, соответствующего пиксельной вершине, соединенной с третьей границей, в качестве весового значения третьей границы; и
третий подблок определения, сконфигурированный для того, чтобы, в отношении каждой первой границы, подобие между двумя пикселами, соответствующими двум пиксельным вершинам, соединенным с первой границей, определялась в качестве весового значения первой границы.
15. Устройство по любому из пп. 10-14, в котором первый модуль установления содержит:
второй блок сегментации, сконфигурированный для проведения пересегментации изображения посредством предварительно определенного алгоритма пересегментации, таким образом, получая по меньшей мере одну зону, и пикселы в одной и той же зоне имеют идентичные цветовые значения;
третий блок определения, сконфигурированный для определения цветового значения и центра каждой из зон; и
третий блок установления, сконфигурированный для установления модели особенностей согласно цветовым значениям, соответствующим соответственным зонам и центрам соответственных зон.
16. Устройство по п. 15, в котором моделью особенностей является
i1
i
j
j
в которой S - значение особенностей любого пиксела в зоне R, w(R) - количество пикселов в зоне R,
S
i
j
i
j
С
i
j
i
j
S
i
j
i
j
S
2
2
D(R,R) сконфигурировано для представления метрического значения разницы пространственной позиции между зоной R и зоной R, D(R,R) сконфигурировано для представления метрического значения разницы цвета между зоной R и зоной R, N - полное количество зон, полученных после пересегментации изображения, D(R,R)=exp(-(Центр(R)-Центр(R))/σ ),
i
i
j
j
S
2
Центр(R) - центр зоны R, Центр(R) - центр зоны R, когда все координаты пикселов на изображении нормализованы в [0,1], σ =0,4.
17. Устройство по любому из п.п. 10-14, в котором первый модуль установления содержит:
блок классификации, сконфигурированный для классификации пикселов на изображении согласно цветовым значениям пикселов, и классификации пикселов с одним и тем же цветовым значением в качестве одного и того же цветового типа; и
четвертый блок установления, сконфигурированный для установления модели особенностей согласно цветовому значению каждого цветового типа.
18. Способ по п. 17, в котором моделью особенностей является:
j
j
С
i
j
i
j
в которой w(P) - количество пикселов в цветовом типе P, D(P,P) сконфигурировано для представления метрического значения разницы цвета между цветовым типом P и цветовым типом P.
19. Устройство сегментации изображения, содержащее:
процессор;
память, сконфигурированную для сохранения инструкций, исполняемых процессором;
причем процессор сконфигурирован для выполнения этапов, на которых:
устанавливают модель особенностей изображения;
получают пробную точку переднего плана и пробную точку заднего плана изображения согласно модели особенностей;
устанавливают модель классификации переднего плана и заднего плана согласно модели особенностей, а также пробной точке переднего плана и пробной точке заднего плана;
сегментируют изображение согласно предварительно определенному алгоритму разреза графа, который сегментирует изображение посредством модели классификации переднего плана и заднего плана и краевой информации, относящейся к пикселам.