有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

一种全局最优的非匀质图像分割算法

为了解决传统几何活动轮廓模型不能自适应地分割非匀质图像的问题,提出了一种全局优化的非匀质图像分割算法.首先,利用图像经过高斯滤波器滤波后的梯度信息定义了一个新的图像分割能量函数.然后,利用水平集方法扩展该能量函数的定义域,以使该能量函数具有全局最优解.为避免水平集函数的重新初始化过程,在能量函数中引入了一个水平集函数约束项.最后,通过最小化该能量函数,建立水平集函数演化的偏微分方程.对水平集演化方程数值求解,实现对非匀质图像的分割.实验结果表明,该算法不但能自适应地确定曲线演化方向,而且能有效地分割非匀质图像.     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

基于C-V模型无关曲率方向的快速分割算法

为提高图像分割的精度获取边缘更佳的分割图,提出结合无关曲率方向的边缘函数与无需重新初始化符号距离函数的基于C-V(Chan-Vese)模型的快速分割算法。针对在图像的同质区域中基于水平集的C-V模型不能正确分割出目标轮廓的缺陷提出优化方法。改进算法不依赖于水平集梯度信息进行活动轮廓曲线的演变,引入无关曲率的边缘函数并结合平均曲率运动方程以最小化长度能量项;并且在能量函数中增加了内能泛函项,以简化模型在局部需要重新初始化符号函数的步骤,提高运算速度。实验表明新算法能够演化出目标边缘曲线,准确分割图像,且运行耗时显著减少,收敛速度近似为几何活动轮廓C-V模型的1.2倍。     

基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法

提出了一种基于参数化模型的水平集合成孔径雷达（SAR）图像多区域分割方法。该方法采用改进的Edgeworth展开式自适应地对SAR图像统计信息进行拟合。由于无需预先估计SAR图像待分割区域的概率密度函数,因此该方法更适用于多区域分割。该方法根据分割区域数量,将改进的Edgeworth展开式嵌入到对应个数的能量泛函模型中,并给出水平集方法求解过程及数值实现方案,最终实现图像多区域分割。实验结果表明,同其他水平集方法相比,该方法能获得更高的分割精度,更适用于多区域分割。     

基于多尺度联合分割的SAR图像电力线走廊变化检测

基于多尺度联合分割方法,提出一种SAR图像电力线走廊变化检测算法。该算法首先通过TurboPixels算法对多时相SAR图像电线塔走廊进行多尺度联合过分割,每个过分割区域即为一个"超像素";然后根据超像素区域的统计分布差异计算每个尺度上的差异度;最后融合多尺度差异,利用自动阈值提取最终的变化检测区域.实验结果表明该算法具有较为满意的变化检测效果.     

融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法

为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是水平集的外部驱动能量,适用于分割灰度不均匀图像.梯度敏感项依据图像特性,自动判定对水平集的驱动方向,...     

SAR图像分割的多尺度自回归滑动平均模型方法

给出了合成孔径雷达(synthetic aperture radar简称SAR)图像多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average简称MARMA)模型建模的一种新方法。研究了基于MARMA模型的SAR图像多尺度随机特征提取的方法，构造了相应的分类器．将这类方法用于实际SAR图像分割，并将MARMA模型与多尺度自回归(multiscale autoregressive简称MAR)模型的分割结果进行比较，说明SAR图像的MARMA模型分割方法优于MAR模型分割方法；最后给出了评价SAR图像分割结果的区域均匀性指标方法，实际应用结果表明该评价方法是有效的。     

基于水平集的自适应保边平滑分割

为了提高活动轮廓模型对自然图像的分割效果,提出了一种新的分割算法。首先将水平集和全变分有机结合,建立了保边平滑分割模型;其次运用聚类算法自适应选取平衡参数,避免了水平集曲线收敛于局部最优;最后根据水平集对不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,该算法对自然图像分割测评分数高于传统活动轮廓分割算法,对图像纹理和噪声不敏感。     

非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中的区域锐度值,利用该锐度值建立分割块判定函数,完成高频子带的融合。最后,采用非下采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。结果表明,与已有图像融合算法相比,本文图像融合算法融合质量更好。     

基于AOS格式的水平集快速分割模型

针对C-V图像分割模型提出了一种快速分割模型。首先引入一种新的内部能量函数,即以水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数,无需重初始化水平集函数,且初始水平集函数可以用一般的分段函数来定义,节省了初始化和重初始化过程所消耗的时间。其次计算格式采用AOS格式,该差分格式无条件稳定。实验结果表明了该分割模型的有效性。     

基于半隐差分的单参数水平集快速分割

针对传统水平集方法的模型中参数过多以及分割速度较慢的问题,提出一种新的快速水平集图像分割方法.该方法在Chan-Vese模型中引入惩罚函数项,用水平集函数梯度的模取代Dirac函数并只保留一个长度项中的参数,构造无须重新初始化且具有全局优化的新模型.算法的数值演化中新的半隐有限差分格式的构造缩短了每次迭代时间,而停止迭代判定式的引入提高了分割效率且得到了单参数取值规律.对合成图像、医学图像和视频图像的实验结果表明,该方法迭代步数少,使得分割快速、准确,能够满足视频跟踪的稳定和实时性需求.     

结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割

传统模糊聚类算法通常将像素光谱测度间的欧式距离作为相似性准则,其仅适用于同质区域内像素光谱测度呈对称分布的图像.同时,基于像素的图像分割算法极易受噪声干扰,导致该类算法难以适用于高分辨率遥感图像分割.因此,提出结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割算法,该算法以Voronoi多边形为基本单元,令多边形内所有像素与该多边形具有同一类属性,并采用马氏距离定义非相似性测度.此外,在目标函数中引入马氏距离规则化项以控制聚类尺度,进而构建区域化高分辨率遥感图像分割模型.通过对合成及真实遥感图像分割结果的定性及定量分析,证明了提出算法具有较强的鲁棒性.     

多相图像分割变分模型的标签函数提升方法

针对多相图像分割变分模型的局部极值问题,采用函数提升方法实现模型的全局优化。基于笛卡尔流思想和校准理论,将离散的标签函数提升为二值超水平集函数。利用二值标签函数凸松弛技术,设计标签函数子问题的凸优化方法,通过原-对偶算法和投影算法简化计算以提高计算效率。对多幅多相灰度图像和彩色图像进行分割试验,结果表明:所提模型的能量极小值较原模型直接计算结果小得多,与最小值的误差仅为0、0.426%、0.040%等。改进后的方法几乎不依赖初始水平集的设置和试验参数的选择,可以得到全局最小值;所提算法的迭代次数大大减少,计算效率显著提高。     

Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像参数化有限模型都有其特定的物理背景或者数学假设,很难准确估计SAR图像中各地物的密度分布,为了解决这一问题,提出一种基于非参数化无限混合模型的SAR图像分割方法,该方法利用Dirichlet过程对SAR图像进行建模,进一步采用非参数化Bayes模型分割包含复杂地物目标的SAR图像。Dirichlet分布作为一种基于分布的分布可以确定不同类别的先验概率,由样本估计出密度函数来描述图像,从而可以更精确地分割各类地物。该算法在模拟图像与真实SAR图像上进行了比对测试,实验结果验证了Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法的有效性和稳健性。     

结合全局和局部灰度拟合活动轮廓模型的图像分割算法

针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4项组成。局部项将图像局部信息融入到模型中,使该模型能够有效分割灰度不均图像。面积项通过引入一个全局指示函数,加快了模型的收敛速度,且能避免陷入局部极小。惩罚项约束水平集函数逼近符号距离函数,使模型无需重新初始化,减少了分割时间。此外,为了实现对图像中感兴趣区域的分割,本文给出了模型的窄带实现方法。实验结果表明:本文模型对初始轮廓的敏感性低,收敛速度快,能准确分割灰度不均的图像,且其窄带实现方法能够实现对图像中感兴趣区域的分割。     

基于多尺度分析的归一化割图像分割算法

不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。     

基于SFCM及水平集方法的溢油图像分割

传统的单一模糊聚类算法（FCM）适用于无噪声图像的分割,而对于具有噪声、特殊点值及瑕疵的图像分割则无能为力。本文提出了应用嵌入空间信息的模糊聚类算法（SFCM）与水平集方法的结合,对海洋溢油污染的合成孔径雷达（SAR）图像进行分割处理,得到了优于其它算法的分割图像。通过对SAR溢油图像分割的数据分析,验证了算法的有效性。     

基于改进的局部二值拟合主动轮廓模型的指静脉图像分割

对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型。改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题。同时模型中采用正则化约束项,避免水平集函数的重新初始化,缩短了演化时间。对合成图像和真实指静脉图像的分割实验结果表明,本文模型比LBF模型具有更强的边缘细节分割能力,且不易陷入局部收敛,更加适用于指静脉图像的分割。     

基于局部相似性测度的SAR图像多层分割

针对谱聚类算法计算复杂度高,不适用于合成孔径雷达图像分割的问题,利用谱聚类算法与权核k均值之间的等价性,提出一种基于局部相似性测度的SAR图像多层分割算法．首先提取图像中每个像素的小波纹理特征,利用每个像素点的纹理特征计算各自的局部尺度参数,进而构造像素点之间的邻接关系,然后利用最近邻规则对此邻接关系进行逐层合并,进行基础聚类和逐层细化实现像素点聚类,最终得到图像的分割结果．对人工纹理图像和SAR图像的分割结果表明了新算法避免了传统谱聚类算法对尺度参数的敏感性,获得了更优的分割性能．