基于模糊控制的图像分割方法、系统及计算机存储介质

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于模糊控制的图像分割方法、系统及计算机存储介质。


背景技术：

2.阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是通过设定不同的阈值把图像像素点按照灰度的不同分为若干类进而实现图像分割，面对白天黑夜、晴天雨天、一年四季等不同自然光照干扰情况下，会使相机采集到的图像灰度不均匀。由于阈值分割一般需要上下限两个阈值参数，两个阈值参数都需要人为通过先验知识或通过不断的尝试找到合适的阈值，若出现自然光或光源本身的干扰，会影响后续图像分割，从而影响分割效果，目前防止这种情况的主要办法是通过人为调节光源和不断更改阈值，这种方法稳定性差，适用性弱、效率低。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供了基于模糊控制的图像分割方法、系统及计算机存储介质，用以解决现有技术中基于区域的阈值分割法稳定性差，适用性弱、效率低的问题。
4.一方面，本发明实施例提供了一种基于模糊控制的图像分割方法，包括：
5.确定模糊控制器类型；
6.根据所述模糊控制器类型设置模糊推理；
7.根据所述模糊推理的结果进行解模糊化，获得最终阈值；
8.根据所述最终阈值进行阈值分割，获得结果图像。
9.在一种可能的实现方式中，所述模糊控制器类型是一输入两输出的模糊控制器。
10.在一种可能的实现方式中，所述根据所述模糊推理的结果进行解模糊化，获得最终阈值，包括：使用最大平均法解模糊化。
11.另一方面，本发明实施例提供了一种基于模糊控制的图像分割系统，包括：
12.模糊控制选择模块，用于确定模糊控制器类型；
13.逻辑设置模块，用于根据所述模糊控制器类型设置模糊推理；
14.解模糊模块，用于根据所述模糊推理的结果进行解模糊化，获得最终阈值；
15.图像处理模块，用于根据所述最终阈值进行阈值分割，获得结果图像。
16.另一方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有多条计算机指令，所述多条计算机指令用于使计算机执行上述的方法。
17.本发明中的一种基于模糊控制的图像分割方法、系统及计算机存储介质，具有以下优点：
18.本发明通过模糊控制算法设置两个不同阈值，在不同光照环境下对图像进行分割时灰度均匀稳定，适用性强，无需人工调整，效率高。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本发明实施例提供的一种基于模糊控制的图像分割方法示意图；
21.图2为本发明实施例提供的一种基于模糊控制的图像分割方法的阈值1隶属度函数图；
22.图3为本发明实施例提供的一种基于模糊控制的图像分割方法的阈值2隶属度函数图；
23.图4为本发明实施例提供的一种基于模糊控制的图像分割方法的光照强度隶属度函数图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.图1为本发明实施例提供的一种基于模糊控制的图像分割方法示意图。本发明实施例提供了一种基于模糊控制的图像分割方法，包括：
26.确定模糊控制器类型；
27.根据所述模糊控制器类型设置模糊推理；
28.根据所述模糊推理的结果进行解模糊化，获得最终阈值；
29.根据所述最终阈值进行阈值分割，获得结果图像。
30.示例性地，根据所述模糊控制器类型设置模糊推理是定义输入输出模糊集，先确定输入输出模糊集，输入是光照亮度，输出是低阈值和高阈值，其中光照强度模糊集为：d(暗)、sl(微亮)、l(亮)、dl(大亮)、ll(超亮)，低阈值模糊集是：sd(小)、md(中)、ld(大)，高阈值模糊集是：ng(小)、mg(中)、lg(大)。
31.再定义输入输出隶属度函数如公式v1、v2、v3所示。
[0032][0033]
其中v1为光照强度隶属度函数、v2为阈值1隶属度函数、v3为阈值2隶属度函数。阈值1隶属度函数图像如图2所示、阈值2隶属度函数图像如图3所示、光照强度隶属度函数图像如图4所示。亮度范围设置为0～60，灰度值为0～255。然后根据模糊集定义模糊规则，获得模糊控制表，如表1所示。
[0034]
表1
[0035]
光照强度阈值1阈值2dsdngslsdmglmdmgdlmdlgllldlg
[0036]
其中光照强度包括：d(暗)、sl(微亮)、l(亮)、dl(大亮)、ll(超亮)，低阈值为阈值1，包括：sd(小)、md(中)、ld(大)，高阈值为阈值2，包括：ng(小)、mg(中)、lg(大)。
[0037]
再设置模糊推理如下。(其中z表示光照强度，x和y表示阈值1和阈值2)
[0038]
if z is d，then x is sd and y is ng。
[0039]
if z is sl，then x is sd and y is mg。
[0040]
if z is l，then x is md and y is mg。
[0041]
if z is dl，then x is md and y is lg。
[0042]
if z is ll，then x is ld and y is lg。
[0043]
之后，使用最大平均法进行解模糊化，得出精确的阈值1和阈值2，由于阈值1和阈值2差值始终是a，故需要给阈值1-a，为最终阈值。最后，对图像像素点的灰度按照得出的最终阈值进行图像分割，比如若自然光亮度为30，光源正常且无自然光条件下，某图像设置阈值为50，100，差值a＝50。某时刻起，由于天气变晴(或天亮或夏天)周围环境变亮，光源受自然光照因素影响较大，导致相机采集图像灰度平均值增大，当亮度达到50时，根据隶属度函
数公式v1可知。故令由公式v2、公式v3得v1＝v2＝192，故设置新阈值1和新阈值2为142和192。天气变阴(或天黑或冬天)恰恰相反。
[0044]
在一种可能的实施例中，所述模糊控制器类型是一输入两输出的模糊控制器。
[0045]
示例性地，所述一输入两输出的模糊控制器，输入端为光照强度，输出端为低阈值和高阈值。
[0046]
本发明实施例提供了一种基于模糊控制的图像分割系统，包括：
[0047]
模糊控制选择模块，用于确定模糊控制器类型；
[0048]
逻辑设置模块，用于根据所述模糊控制器类型设置模糊推理；
[0049]
解模糊模块，用于根据所述模糊推理的结果进行解模糊化，获得最终阈值；
[0050]
图像处理模块，用于根据所述最终阈值进行阈值分割，获得结果图像。
[0051]
本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有多条计算机指令，所述多条计算机指令用于使计算机执行上述的方法。
[0052]
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0053]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。