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.     

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…     

基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割

不同于常规目标,伪装目标特征模糊、尺度信息复杂多变、检测和分割难度更高.在现有伪装数据集基础上,提出了一种结合迁移学习和有效通道注意力的UNet网络伪装图像分割方法.首先,针对伪装目标特征模糊难以有效提取的问题,在UNet的下采样和上采样过程中,引入一种有效通道注意力机制,在不增加网络参数的同时,提高有效区域的特征权重...     

基于S-粗集的图像阈值分割方法

介绍了S-粗集的概念, 结合其动态迁移特性给出了可以适应复杂背景和含噪环境的图像S-粗集表示模型, 使静态目标可以将"不好"特性像素点迁移出去. 利用粗糙熵平衡目标和背景粗糙度对边界的影响, 提出一种更具适应性的 图像阈值分割算法. 为了适应离散点的迁移, 同时避免粒度大小的选择, 结合包含度概念给出了图像变精度S-粗集表示模型, 利用精度参数来 控制调节获取最佳分割阈值, 实现目标提取. 仿真实验表明, 所提出算法具有更好的图像分割效果.     

一种基于Weibull分布的SAR图像分割方法

分析了合成孔径雷达(SAR)图像的统计分布特性,推导了SAR目标及阴影的分割阈值与虚警概率之间的关系,给出了一种基于Weibull分布的SAR图像目标及目标阴影的分割方法,首先根据推导出的分割阈值公式对SAR目标图像及阴影图像进行粗分割,然后利用形态学滤波和计数滤波器进行细分割。基于MSTARSAR实测数据进行的大量实验表明,该方法是有效的,优于传统的双参数恒虚警分割方法。     

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…     

基于局部方差的多分辨率图像分割方法

针对复杂图像分割问题,提出了一种基于图像局部方差的多分辨率图像分割方法。该方法首先引入了一种像素映射的多分辨率模型,此模型通过计算父子关系距离来确定父结点与子结点的链接,实现映射;在此基础上,从图像局部方差对图像分辨率的依赖性入手,分别研究图像中目标区域与背景在不同分辨率下局部方差的变化规律,利用此规律通过计算不同分辨率下图像区域的局部方差的差值,来放大目标与背景之间的差异,在将其平滑之后选用最大类间方差法(Ostu法)进行图像分割,最后利用图像多分辨率模型下像素之间的精确映射关系来得到对应于原始图像大小的分割结果。实验结果显示此方法具有良好的分割效果。     

基于可拒识SVM的并行增长图像分割算法

针对经典区域增长算法中生长规则以及特征选取困难的问题,提出基于可拒识双层支持向量机模型的多目标并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并交互选择属于每个目标区域的子块和非目标区域的子块形成双层支持向量机训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练双层支持向量分类器;在区域增长过程中,首先利用第一层的最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决,对属于该区域的点再利用第二层的支持向量域数据选择器(SVDD)进行拒识或接受处理,最后利用两层分类器的结果进行综合判决。为避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,实验结果表明,提出的算法是合理可行的。     

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。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

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...     

运动模糊图像检测分割盲复原

针对空间变化的运动模糊图像,提出基于单帧图像的模糊检测与分割的盲复原方法。首先,模糊检测生成模糊区域映射图;其次,采用腐蚀和膨胀分别对映射图中的模糊区域与清晰区域处理,利用处理结果标记,并采用分割算法分割图像;再次,分两步估计模糊核,并对模糊区域进行外延扩张,利用估计得到的模糊核进行反卷积去模糊;最后,去除被外延的部分,并与分割得到的清晰区域进行拼接,得到完整的去模糊后的图像。结果表明,算法在人工数据集峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)平均提高10 dB,均方根误差(root mean square error,RMSE)平均降低0.12,自然场景下的真实模糊数据集去模糊结果视觉质量明显提高。此外,该算法在减少模型复杂度的同时也提高了去模糊的质量。     

Fuzzy c-means clustering based on spatial neighborhood information for image segmentation

Fuzzy c-means (FCM) algorithm is one of the most popular methods for image segmentation.However,the standard FCM algorithm is sensitive to noise because of not taking into account the spatial information in the image.An improved FCM algorithm is proposed to improve the antinoise performance of FCM algorithm.The new algorithm is formulated by incorporating the spatial neighborhood information into the membership function for clustering.The distribution statistics of the neighborhood pixels and the prior probability are used to form a new membership function.It is not only effective to remove the noise spots but also can reduce the misclassified pixels.Experimental results indicate that the proposed algorithm is more accurate and robust to noise than the standard FCM algorithm.     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

Fast segmentation approach for SAR image based on simple Markov random field

Traditional image segmentation methods based on MRF converge slowly and require pre-defined weight. These disadvan-tages are addressed, and a fast segmentation approach based on simple Markov random field (MRF) for SAR image is proposed. The approach is firstly used to perform coarse segmentation in blocks. Then the image is modeled with simple MRF and adaptive variable weighting forms are applied in homogeneous and heterogeneous regions. As a result, the convergent speed is accelerated while the segmentati...     

基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割

当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。     

区域进化自适应高精度区域增长图像分割算法

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出基于区域进化的自适应高精度区域增长图像分割算法。在图像预处理过程中,首先通过各向异性滤波算法对切片进行滤波,达到去除图像噪声同时避免对边界区域的模糊;然后引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式,在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果;最后利用主动轮廓模型进行精度分割,得到精确而比较光滑的分割目标轮廓。对比实验表明提出的方法是合理有效的。     

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。     

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SNIC的双时相SAR图像超像素协同分割算法

针对面向区域的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测方法中存在的双时相图像边缘和空间对应关系不一致的问题,提出了一种基于简单非迭代聚类(simple non-iterative clustering,SNIC)的双时相SAR图像超像素协同分割算法.首先,构造一幅包含双时相S...