MSTAR图像分割算法研究

由于SAR图像中具有极其严重的乘性斑点噪声 ,不可能用纯粹的传统的基于强度的分割方法来获取目标。分析了马尔可夫随机场在各向同性的连续模型 ,提出了一种新的分割方法 ,采用该方法不仅分割出了目标而且较好地保持了其空间结构。通过形态学中的膨胀和腐蚀运算得到了感兴趣的目标区域 ,并给出了它的轮廓图。利用实际的运动和静止目标获取与识别 (movingandstationarytargetacquisitionandrecognition ,MSTAR)合成孔径雷达 (syntheticapertureradar,SAR) ,图像数据得到了较好的实验效果。     

SAR image target segmentation based on entropy maximization and morphology

Entropy maximization thresholding is a simple, effective image segmentation method. The relation between the histogram entropy and the gray level of an image is analyzed. An approach, which speeds the computation of optimal threshold based on entropy maximization, is proposed. The suggested method has been applied to the synthetic aperture radar (SAR) image targets segmentation. Mathematical morphology works well in reducing the residual noise.     

基于改进FCM与MRF的SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难。针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)与马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)的分割算法。首先,利用自适应非局部均值滤波和基于直方图峰值点的初始聚类中心选定规则,提升快速FCM算法效率;然后分别用改进FCM算法与MRF对SAR图像进行分割,并通过构建联合隶属度矩阵自适应选择最优分割区域;最后利用形态学操作对结果进行优化。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性能,能够快速有效地分割多类SAR图像。     

基于混合Wishart分布MRF分割的极化SAR图像海岸线检测

针对基于Wishart分布马尔可夫场(Markov random field, MRF)海陆分割存在海面和陆地整体区域无法使用单一Wishart分布描述的问题,提出了一种基于混合Wishart分布的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像海岸线检测方法。该方法首先对极化SAR总功率边缘能量采用两区域Ostu阈值分割得到初始海陆分割结果,然后采用混合Wishart分布描述陆地和海面区域,通过基于混合Wishart分布MRF两区域分割迭代计算实现海陆精确分割。最后对经过水域合并处理的海陆分割结果进行边界跟踪实现海岸线检测。分别使用了RADARSAT2中国海南陵水地区和新加坡部分地区极化SAR数据进行实验,实验结果证明提出方法比基于Wishart分布MRF分割方法更加精确和鲁棒。     

结合Nystrm逼近的图半监督纹理图像分割

针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法。该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据。该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解。但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystrm逼近方法来降低计算复杂度。合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystrm逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率。     

Color-texture segmentation using JSEG based on Gaussian mixture modeling

1.INTRODUCTIONColor i mage segmentation is useful in many applica-tions.Fromthe segmentationresults,it is possible toidentify regions of interest and objectsinthe scene.Avariety of techniques have been proposed,for exam-ple:stochastic model based approaches[1,4,9],mor-phological watershed based region growing[11],energydiffusion[10],and graph partitioning[7].However,due tothe difficult nature of the problem,there are few auto-matic algorithms that can work well on alarge variety ofdata.Th…     

对水平集方法鲁棒初始化的双向快速步进法

水平集方法解决应用于图像或运动分割的曲线或曲面演化问题,是一种稳定有效的数值计算工具.本文解决在初始化水平集方法时的两个问题如何确定任意形状闭合曲线或曲面的内外部,如何高效地重新初始化水平集函数.论文首先对Sethian[4]所提出的快速步进法进行了推广,得到双向快速步进法;据此,改进了生成符号距离函数的方法,以提高水平集方法中重新建立符号距离函数的效率;随后,基于快速步进法,提出一种确定任意形状闭合曲线或曲面内外部的简单快速的方法,用于构造水平集的符号距离函数;最后,对任意形状闭合曲线内外部区分、基于两种初始化算法的水平集方法对任意形状闭合曲线演化和图像分割的实验,证明了本文方法的简单、高效.     

基于优化熵函数二维最大熵阈值算法改进

根据熵函数在等概率场下取到最大值性质，对二维最大熵阈值法中的熵函数进行优化，将熵函数中对数和乘积运算简化为减法运算，得到目标函数具有意义明确、形式简洁、计算速度快的二维阈值自动选取方法。该法在保持二维最大熵阈值法对图像分割效果同时，又大大提高阈值选取速度，增强算法实时处理能力。这些结论正确性，既从理论推导过程中得到证明，也从对足迹图像分割的大量实验中得到验证。这种方法是保持二维最大熵阈值法分割效果不变、具有更快计算速度和实时处理能力、并在足迹图像分割中得到较好应用的一种自动阈值选取方法。     

Restoration of space-variant blurred image based on motion-blurred target segmentation

In imaging on moving target,it is easy to get spacevariant blurred image.In order to recover the image and gain recognizable target,an approach to recover the space-variant blurred image is presented based on image segmentation.Because of motion blur's convolution process,the pixels of observed image's target and background will be displaced and piled up to produce two superposition regions.As a result,the neighboring pixels in the superposition regions will have similar grey level change.According to the pixel's motion-blur character,the target's blurred edge of superposition region could be detected.Canny operator can be recurred to detect the target edge which parallels the motion blur direction.Then in the segmentation process,the whole target image which has the character of integral convolution between motion blur and real target image can be obtained.At last,the target image is restored by deconvolution algorithms with adding zeros.The restoration result indicates that the approach can effectively solve the kind of problem of space-variant motion blurred image restoration.     

一种在线学习的视频图像分割算法

提出了一种在线学习的视频图像分割算法,通过结合视频图像的全局信息和局部信息,来完成视频图像的准确分割。该算法首先采用分类器对视频图像的无指导预分割结果进行整体的识别处理,得到粗糙的像素级前后景分割图像,再通过时空条件随机场最优化完成局部平滑处理,得到最终精确的像素级前后景分割图像。同时还提出了一种平衡采样策略和一种基于分割图像指导的样本更新算法,分别用以实现分类器准确的初始化和高效稳定的在线学习。基于真实视频序列的实验表明,相比已有方法,算法在低时间开销下,显著提高了分割的准确性与稳定性。     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的多阈值图像分割方法.首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)中飞行行为的思想优化麻雀搜索算法(sparr...     

Fast interactive segmentation algorithm of image sequences based on relative fuzzy connectedness

1.INTRODUCTION Imagesegmentationistoseparatetheobjectofinter estfrombackground.Itistheimportantfoundation ofhigher levelimageanalysis,anditremainsanopen problem.Sofar,variousalgorithmshavebeenpro posed.However,mostofthealgorithmscanonly dealwithspecifickindsofimages.Theseavailableal gorithmscanbeclassifiedintothreegroupsaccording tothesegmentationstyle,automaticsegmentation,manualsegmentation,andinteractivesegmenta tion[1～5].Theautomaticsegmentationmethods,suchas algorithmsbasedonthegra…     

红外图像目标分割方法研究

针对红外图像目标准确分割的难题 ,提出了一种有效的目标分割方法。该方法所遵循的基本准则是 ,使区域内部所考虑的特征或属性相同或相似 ,而这些特征或属性在不同区域中则是不同的或存在差异的。依据这个准则运用最大距离法和自动增强图像分割门限的方法实现了红外图像中目标的准确分割 ,并且通过实验验证了本方法的有效性。     

一种有效的SAR图像分割与目标识别方法

在基于模板匹配的合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)目标识别中,一个关键问题就是如何从带有杂波的SAR图像中将目标正确分割出来,以便形成高质量的模板。针对这一问题提出了一种基于对数变换的自适应SAR图像分割方法并将其用于由美国国防高级研究计划署(DefenseAdvancedResearchProjectAgency,DARPA)和空军研究室(AirForceResearchLaboratory,AFRL)提供的实测SAR目标图像识别中。实验结果证明,经有效的目标分割后,不但提高了目标的正确识别率,还有效地提高了对假目标的拒识率,具有良好的鲁棒特性。     

基于主动轮廓模型的SAR图像分割方法综述

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分割这一研究热点,综合论述了基于主动轮廓模型(active contour model, ACM)的SAR图像分割方法。首先,介绍了经典的ACM及其数学原理,并通过理论和实验分析了这些模型应用于SAR图像分割时存在的问题;然后,对目前基于ACM的SAR图像分割方法进行了系统的梳理和分类讨论;最后,对基于ACM的SAR图像分割方法作了总结,并对将来的研究方向进行了展望。     

Multi-resolution image segmentation based on Gaussian mixture model

1. INTRODUCTION Image segmentation, which groups an image’s pixels into some homogeneous regions with respect to one or more characteristics such as gray-level, color and texture, is a basic and challenging problem in image processing. Many researchers have devoted their efforts to this problem and many segmentation algorithms have been proposed[1], histogram based thresholding algorithm, edge detection method and region growing and merging method for instance. Gaussian mixture model bas…     

基于文化算法的C-V水平集图像分割

针对基于梯度变化的水平集图像分割对噪声敏感、不能很好地保持图像中的边缘信息、分割结果依赖初始参数、取得最优解时不能及时结束等问题,提出了一种基于文化算法的水平集图像分割算法,将文化算法应用到C-V(Chan-Vese)水平集模型之中,实现了水平集模型图像分割参数的自动选取,通过信度空间的形势知识和规范知识不断优化指导种群进化,并通过判定图像熵适应度值的变化适时终止分割过程。实验结果表明,本文方法能够准确分割出医学图像的病变区域,在抗噪声性能和分割效率方面明显优于常规方法。     

基于子波变换的纹理图像分割

本文针对纹理图像的特点,提出了基于主能量通道子波变换的纹理图像多级分割方法。该方法以最大能量为线索,建立起由细到粗的多分辨率子波分解金字塔,分割按照其逆过程,即由粗到细,每个分辨率上分割特征的优化选择、分割方案—模糊Ｃ聚类的确定,都有利于纹理图像的分割,最后由低向高传递分割结果,从而得到较精细的分割图像。     

极化SAR数据的细节保持分割

提出一种保持场景局部细节的极化合成孔径雷达数据非监督分割方法.该方法将传统的基于极化目标分解的极化SAR分类方法与基于马尔可夫随机场的分类方法相结合,利用迭代条件模型方法得到分割结果.为保持细节特征,同时又能对各向同性区域进行平滑,利用总功率(span)图像的场景均匀性对分类结果进行修正.实验结果表明,与已有方法相比,该方法在细节保持方面有一定改进.