一种WEB图像中感兴趣区域的分割方法

摘要

本发明公开了一种WEB图像中感兴趣区域的分割方法。首先，构造了一种新的形变模型，解决了凹陷区域和伪边界问题，改进了活动轮廓的收敛精度。其次，给出了一种在彩色空间Lab中基于图像子块和基于颜色和纹理特征的聚类方法，既实现了感兴趣区域的粗分割，又实现了活动轮廓初始位置的自动获取，加速了形变模型的执行速度，同时也避开了噪声和孤立边的干扰。最后，提出了一种形变模型的两段执行策略，有效分割WEB图像中复杂和不规则区域，使形变模型更具灵活性和实用性。本发明充分结合基于边界的形变模型和基于区域的聚类的优势，有效提高图像中感兴趣区域的分割精度，减少分割的整体执行时间。