图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。     

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。     

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SAR图像特征的融合图像, 计算待处理像素点到聚类中心的像素强度相似度和空间距离相似度。其次, 采用一种高效的多尺度弱边缘检测算法, 对双时相SAR图像分别进行边缘检测并融合边缘检测结果。最后, 将像素强度相似度、空间距离相似度和边缘信息进行加权以替代原始SNIC算法中的距离测度, 实现对SAR融合图像的超像素分割, 得到与双时相SAR图像中真实地物边缘均贴合的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测双时相SAR图像的超像素协同分割实验结果表明, 该算法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他7种经典方法。     

面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法

针对面向对象的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中存在的多时相图像边界和空间对应关系不一致的问题,提出了一种面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法。首先,分别计算两幅不同时相SAR图像中两个像素点之间的强度相似度,并进行加权组合得到新的像素强度相似度。其次,对两幅不同时相的SAR图像及其对数比值图分别进行边缘提取,以同一像素位置的最大边缘值构造二值边缘图。最后,以融合了像素强度、空间距离和边缘信息的相似度代替CIELAB彩色空间相似度,利用改进简单线性迭代聚类算法对多时相SAR图像进行超像素分割,得到边界准确、空间对应的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测多时相SAR图像的协同分割实验结果表明,该方法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他4种经典方法。     

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。     

基于二维直方图和粒子群优化的边缘检测

针对基于二维直方图的分割方法存在计算耗时的缺点,将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的边缘检测算法。新方法在定义的二维灰度空间中,利用粒子群优化算法自适应搜索最优解,并以此作为边缘检测算子的门限,阈值变换后便可得到表示原图像主要特征的分割结果。通过对水下图像处理的实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统检测方法相比,具有更好的抗噪性能。     

云背景红外弱小目标结构相似检测算法

由于自然物具有结构自相似性的分形几何特征,云背景条件下,天空和云彩的红外图像在灰度分布上具有强的自相似性,而目标与自然物边缘是奇异点.小目标与自然物只有边缘,没有分形结构的自相似性.采用八种分形结构对区域内像素进行旋转映射,确定最小误差为该区域的分形结构,进行图像恢复,恢复出的图像只包含背景.当原始图像与恢复图像的灰度差大于阈值时,检测出的目标为弱小目标.     

基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别

针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。     

背景感知的显著性检测算法

显著性检测算法能够提取场景中的重要目标,因而在图像和视频处理领域有着重要应用。但目前的显著性检测算法几乎都以目标与背景之间存在显著差异为前提,利用目标与背景的差异以及目标本身的空间相关性进行算法的设计。本文则从图像的背景信息出发,首先利用超像素算法对图像进行预分割,去除图像中不必要的细节信息;然后利用背景信息获得初步的显著性检测结果;最后将多尺度显著性检测结果进行融合,得到最终的显著性图。实验结果表明,本文算法的性能远优于现有检测算法。     

基于相邻层间相似性的加速Splatting算法

利用体数据的相邻层数据间具有高度相似性、差异较小这一普遍特性设计了Splatting体绘制的加速算法。计算各层采样点对屏幕像素颜色值的贡献时，只计算与上一层同位置有数据差异的采样点对屏幕像素颜色值贡献的变化量，然后用这个变化量修改在该采样点影响范围内的屏幕像素颜色值。试验表明，新算法可以大大加速Splatting算法的速度。     

复杂背景下运动目标分割算法研究

综合运动目标的边缘信息和运动信息,提出一种复杂背景下运动目标的分割算法。在计算光流场时采用各向异性的平滑约束,从而实现了对图像光流场的自适应计算。利用Canny算子检测出的不封闭边缘作为初始信息,根据光流场的连续特性进行边缘生长后可获得对目标的初始分割。对初始分割结果进行边界跟踪,通过保留具有最长边界长度的团块,去掉背景中的杂散噪声,就可获得清楚的分割图。实验证明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行准确的分割。     

基于图切割的快速运动分割方法

基于图切割的图像分割是近几年发展的一项新技术,但随着图像大小及空间维数的增加,图切割的运算量成为负担。针对运动分割提出了一种快速图切割方法,利用运动分割的特点将差分图像中不变的背景映射为一点或几点,然后参与网络图的构造和图切割的求解,以减少图切割运算量。通过实验将这种快速方法应用于2D图切割和3D图切割,对图像序列的运动目标分别进行了自动分割。实验结果表明,这种快速图切割方法不仅大大地降低了存储消耗,提高了运算速度,而且也获得了良好的分割结果。结果证明这种方法在运动目标的分割中是行之有效的。     

基于音视频特征和文字信息自动分段新闻故事

提出了一种新的基于音视频特征和文字信息自动分段新闻故事的方法。其基本思想是先对新闻视频进行镜头边界检测;其次,通过文字检测算法检测包含有主题字幕文本的帧来获得新闻故事分段的线索;接着用短时能量和短时平均过零率(ZCR)来检测新闻视频中存在的静音片段;最后,综合音视频特征和文字信息实现故事自动分段。在包含135,400帧的实验素材上获得了85.8%的准确率和97.5%的查全率,实验结果证明该方法是十分有效的。     

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…     

基于动态局部颜色直方图的图像检索

利用了Mean shift聚类方法对图像进行不规则的划分,在此基础上定义了一种动态局部直方图,设计了一个能同时表征图像颜色和位置信息的统计量,并且给出了计算图像相似度的方法.该算法既改进了以往局部直方图利用图像位置信息的检索方法的不足,而且保留了全局直方图方法具有的旋转不变性和缩放不变性.实验结果表明,在准确引入了图像的空间位置信息后,较大的提高了图像检索的精度,检索结果中不再出现和示例图像颜色成分相似而空间分布不同的图像,实验结果较好的验证了算法的有效性和稳健性.     

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.     

融合边缘检测模块的自然地貌语义分割模型研究

针对遥感图像自然地貌边缘的像素点归类问题,提出融合边缘检测模块的多通道融合模型与解码器端模块模型。边缘检测模块以Canny算子为基础进行闭运算及均值滤波处理得到精确化的图像边缘。语义分割网络以DeepLabV3+为基础,分别从编码器及解码器端并联边缘计策模块。实验结果表明,改进后的2种网络相比原DeepLabV3+网络在高分辨率自然地貌图像数据集上均取得更好的分割效果,且解码器端融合网络取得了最高72.60%的交互比(IoU,intersection over union)和86.64%的F1score,可用于面向自然地貌的识别与分割。