空间约束层次加权Gamma混合模型的SAR图像分割

目的 合成孔径雷达（SAR）图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型（HWGaMM）的SAR图像分割算法。方法 采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGaMM结构。采用马尔可夫随机场（MRF）建模像素空间位置关系,利用中心像素及其邻域像素的后验概率定义混合权重以将像素邻域关系引入HWGaMM,构建空间约束HWGaMM,以降低SAR图像内固有斑点噪声的影响。提出算法结合M-H（Metropolis-Hastings）和期望最大化算法（EM）求解模型参数,以实现快速SAR图像分割。该求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同时克服了EM算法难以求解Gamma分布中形状参数的问题。结果 采用3种传统混合模型分割算法作为对比算法进行分割实验。拟合直方图结果表明本文算法具有准确建模复杂统计分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型（GMM）、Gamma分布和Gamma混合模型（GaMM）分割算法分别提高33%,29%和9%。在分割时间上,本文算法虽然比GMM算法多64 s,但与基于Gamma分布和GaMM算法相比较分别快600 s和420 s。因此,本文算法比传统M-H算法的分割效率有很大的提高。结论 提出一种空间约束HWGaMM的SAR图像分割算法,实验结果表明提出的HWGaMM算法具有准确建模复杂统计分布的能力,且具有较高的精度和效率。     

基于自适应空间邻域信息高斯混合模型的图像分割

针对高斯混合模型用于图像分割时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分割现象,提出一种自适应空间邻域信息高斯混合模型的图像分割法.该方法定义了一个能够有力抑制噪声点、很好保留边界特性的自适应空间邻域信息函数.在此基础上,设计了每个像素由某个类生成的邻域信息加权概率,并证明了该加权概率满足归一性和空间连续性2个准则;最后,利用EM优化算法给出模型参数E步和M步迭代求解公式.通过人工合成图像与真实图像的实验表明,该方法具有满意的分割效果.     

融入邻域作用的高斯混合分割模型及简化求解

目的 基于高斯混合模型（GMM）的图像分割方法易受噪声影响,为此采用马尔可夫随机场（MRF）将像素邻域关系引入GMM,提高算法抗噪性。针对融入邻域作用的高斯混合分割模型结构复杂、参数估计困难,难以获得全局最优分割解等问题,提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法。方法 首先,构建融入邻域作用的GMM。为了提高GMM的抗噪性,采用MRF建模混合模型权重系数的先验分布。然后,利用贝叶斯理论建立图像分割模型,即品质函数;由于品质函数中参数较多（包括权重系数,均值,协方差）、函数结构复杂,导致参数求解困难。因此,将品质函数中的均值和协方差定义为权重系数的函数,由此简化模型结构并方便其求解;虽然品质函数中仅包含参数权重系数,但结构比较复杂,难以求得参数的解析式。最后,采用非线性共轭梯度法（CGM）求解参数,该方法仅需利用品质函数值和参数梯度值,降低了参数求解的复杂性,并且收敛快,可以得到全局最优解。结果 为了有效而准确地验证提出的分割方法,分别采用本文算法和对比算法对合成图像和高分辨率遥感图像进行分割实验,并定性和定量地评价和分析了实验结果。实验结果表明本文方法的有效抗噪性,并得到很好的分割结果。从参数估计结果可以看出,本文算法有效简化了模型参数,并获得全局最优解。结论 提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法,实验结果表明,本文算法提高了算法的抗噪性,有效地简化了模型参数,并得到全局最优参数解。本文算法对具有噪声的高分辨率遥感影像广泛适用。     

快速鲁棒核空间模糊聚类分割

目的 传统模糊C-均值聚类应用于图像分割仅考虑像素本身的聚类问题,无法克服噪声干扰对图像分割结果的影响,不利于受到噪声干扰的工业图像、医学影像和高分遥感影像等进行目标提取、识别和解译。嵌入像素空间邻域信息或局部信息的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法是近年来图像分割理论研究中的热点课题。为此,针对现有的鲁棒核空间模糊聚类算法非常耗时且抑制噪声能力弱、不适合强噪声干扰下大幅面图像快速分割等问题,提出一种快速鲁棒核空间模糊聚类分割算法。方法 利用待分割图像中像素邻域的灰度信息和空间位置等信息构建线性加权滤波图像,对其进行鲁棒核空间模糊聚类。为了进一步提高算法实时性,引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的2维直方图信息,构造一种基于2维直方图的鲁棒核空间模糊聚类快速分割最优化数学模型,采用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代表达式。结果 对大幅面图像添加一定强度的高斯、椒盐以及混合噪声,以及未加噪标准图像的分割测试结果表明,本文算法比基于邻域空间约束的核模糊C-均值聚类等算法的峰值信噪比至少提高1.5 dB,误分率降低约5%,聚类性能评价的划分系数提高约10%,运行速度比核模糊C-均值聚类和基于邻域空间约束的鲁棒核模糊C-均值聚类算法至少提高30%,与1维直方图核空间模糊C-均值聚类算法具有相当的时间开销,所得分割结果具有较好的主观视觉效果。结论 通过理论分析和实验验证,本文算法相比现有空间邻域信息约束的鲁棒核空间模糊聚类等算法具有更强的抗噪鲁棒性、更优的分割性能和实时性,对大幅面遥感、医学等影像快速解译具有积极的促进作用,能更好地满足实时性要求较高场合的图像分割需要。     

利用区域信息融合混合活动轮廓模型的 河流遥感图像分割

目的 河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像,利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题,提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法 该混合模型将Chan-Vese(CV)模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合,并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵,指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化,引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差,取代原有的内外区域能量权值,以提高混合模型的分割效率。结果 大量实验结果表明,相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型(LGIF),本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100%,准确率大幅提升,在90%以上,虚警率则下降了约50%,且所需迭代次数和运行时间更少。结论 本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像,在分割性能和分割效率两个方面,都有明显的优势。     

多尺度红外超像素图像模型的小目标检测

目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰,直接利用现有的低秩约束与稀疏表示联合模型存在准确率低、虚警率高及检测速度慢等不足。为了解决这些问题,提出一种基于多尺度红外超像素图像模型的小目标检测方法。方法 首先,采用超像素方法分割原始红外图像,得到无重叠区域的超像素图像,充分利用红外图像的局部空间相关性;然后,引入多尺度理论,融合多个不同尺度下检测的目标图像,增强该方法检测不同尺寸目标的稳健性。结果 针对多幅不同场景下的红外小目标图像进行了实验验证,并选取信杂比增益、背景抑制因子及检测时间作为定量评价指标,以此衡量背景抑制效果及算法运行速度。大量实验结果表明,与Top-Hat、Max-Median、二维最小均方、局部显著性图、红外块图像、加权红外块图像等方法相比,本文方法能有效地去除各种干扰,在背景抑制方面具有更好的效果,且所得背景抑制因子为其他方法的数十倍;与同类方法相比,红外超像素图像模型减少了至少78.2%的检测时间。结论 本文将超像素图像分割与多尺度理论引入低秩约束与稀疏表示联合模型,能够取得更好的背景抑制效果,并且可以适应不同大小目标的检测,实现复杂背景中红外小目标的准确检测。     

用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型

高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。     

具有纹理感知能力的超像素分割方法

目的 超像素分割是计算机视觉领域常用的一项预处理技术,目标是将相邻像素聚集成为具有一定语义的子区域,能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,但是对包含强梯度纹理的图像分割效果不佳,为此提出一种具有纹理感知能力的超像素分割方法。方法 提出一种能够区分强梯度噪声和纹理像素的颜色距离,其中利用带方向的1/4圆形窗口均值滤波后的颜色信息,提升包含强梯度噪声和纹理图像的超像素分割性能。利用区间梯度幅值与Sobel梯度幅值相乘得到混合梯度幅值,具有纹理抑制、结构保持以及边缘线条细的优点,能够提升超像素的贴合边缘性能,增强超像素形状规则程度。最后,利用混合梯度的幅值计算具有结构回避能力的综合聚类距离,进一步防止超像素跨越物体的边界,增强超像素的贴边性能。结果 在BSDS500（Berkeley segmentation dataset 500）图像数据集和强纹理马赛克图像等不同类型图像上的测试结果显示,与目前主流的超像素分割方法相比,本文算法在UE （undersegmentation error）、ASA （achievable segmentation accuracy）和CM （compactness measure）等性能指标上分别提高了1.5%、0.2%和4.3%。从视觉效果上看,能够在排除纹理干扰的情况下生成结构边缘贴合程度更好的形状规则超像素。结论 本文算法在包含强梯度纹理图像上的超像素分割性能优于对比方法,在目标识别、目标追踪和显著性检测等易受强梯度干扰的技术领域具有较大应用潜力。     

多相期增强CT中肝内血管的自动分割

目的 在肝脏手术规划系统中,肝内精确的血管模型是实施肝脏分段和手术模拟的重要基础。为此提出一种基于多相期增强CT影像的肝内血管自动分割方法。方法 首先,采用各向异性滤波的方式减少图像上的噪声干扰。然后将图像灰度信息和汉森矩阵的特征值相结合,设计了一种新的滤波器,增强图像中的血管结构,以解决传统方法中血管连接处断裂的问题。最后,应用迭代式的自适应区域增长算法,进一步分割出增强图像中的血管。结果 使用5组临床上的真实数据测试算法的有效性,实验结果显示肝内血管由粗到细被完整分割出来。结论 本文肝脏CT血管分割方法,分别在不同尺度的增强图像对其进行处理,使得肝内血管从粗壮的主枝到细小的末端都能被很好地分割出来,能够获得正确的血管拓扑结构。     

鲁棒空间约束的模糊聚类图像分割

目的 为进一步提高分割精度,在模糊聚类的基础上引入统计信息,提出一种鲁棒型空间约束的模糊聚类分割算法。方法 基于局部空间信息的先验概率与后验概率,提出一种新型空间约束项,并通过卷积操作提高运行效率;进而引入负对数联合概率作为测度函数,进一步提高算法对于各像素点所属类别的甄别能力;同时将测度函数与空间约束项整合至目标函数中,通过迭代更新各参数达到最小化目标函数的目的。结果 对于合成图像的实验结果表明,本文算法对于噪声类型和噪声强度具有较强的鲁棒性;对于彩色图像的实验结果表明,在适当的特征描述符的辅助下,本文算法也能够获得令人满意的分割结果和较高的分割精度。结论 本文算法克服了现有算法的缺陷,进一步提升了图像的分割精度。其适用于分割带噪声图像,且在适当纹理特征的辅助下分割彩色图像,与同类算法的比较实验结果验证了本文算法的有效性。     

折棍变分贝叶斯图像分割算法

为提高图像分割的抗噪鲁棒性并解决分割数目的自适应确定问题,通过在聚类标签先验概率的折棍构造过程中建立Markov随机场,将空间相关性约束引入Dirichlet过程混合模型的概率建模,使聚类的空间平滑性得以增强,并采用变分推断方法获得聚类标签的收敛解析解,提出一种基于折棍变分贝叶斯推断的图像分割算法,实现了对像素聚类标签和分割数目的同步自适应学习,避免了传统方法中因引入空间相关性约束而出现的计算复杂问题.基于Berkeley BSD500图像测试数据集的数值实验结果表明,该算法具有比现有的混合模型聚类图像分割算法更高的PRI值,且在低于0.1的噪声方差条件下表现出了更优的抗噪鲁棒性.     

基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法

传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科 夫随机场（Markov random field,MRF）模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图 像,然而MRF模型的分割结果容易出现过平滑现象.为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马 尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能 保持图像细节信息.同时,采用KL距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到 最终的分割结果.实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度.     

基于层次Gamma混合模型的高分辨率SAR影像分割方法

为了准确地对高分辨率合成孔径雷达(SAR)影像内像素强度统计分布建模并得到高精度的分割结果,提出基于层次Gamma混合模型(HGaMM)的高分辨率SAR影像分割方法.HGaMM由多个Gamma混合模型构成,用于对非对称、重尾和多峰等复杂的像素强度统计分布建模.为了减少影像噪声对分割的影响,采用马尔科夫随机场建模像素标号场,将像素邻域位置关系引入HGaMM.根据贝叶斯理论,利用后验分布构建影像分割模型.马尔科夫链蒙特卡罗算法用于模拟影像分割模型.在模拟和真实SAR影像上的分割实验表明,文中方法可得到较高精度的分割结果.     

基于改进犹豫模糊C-均值的图像分割

犹豫模糊C-均值(hesitant fuzzy C-means, HFCM)聚类算法在一定程度上处理了图像中不同像素块之间的不确定性, 但由于其目标函数中不包含任何局部空间信息, 因此对噪声比较敏感, 当噪声较大时无法获得较好的分割精度. 针对上述问题, 提出了一种改进犹豫模糊C-均值(improved hesitant fuzzy C-means, IHFCM)的图像分割方法. 首先给出了犹豫模糊元(hesitant fuzzy element)的补齐方法, 然后提出了犹豫模糊元之间的相似性度量, 利用犹豫模糊元之间的相似性度量构造了新颖的模糊因子融合到HFCM的目标函数中, 新的模糊因子不仅考虑了局部窗口中的空间信息而且考虑了像素间的相似性, 平衡噪声带来的影响且保留了图像细节. 最后, 在合成图像、BSDS500数据集图像以及自然图像上的分割实验结果表明, 所提出的IHFCM算法对噪声有良好的鲁棒性, 提升了分割精度.     

融合双特征图信息的图像显著性检测方法

目的 图像的显著性检测是将图像中最重要的、包含丰富信息的区域标记出来,并应用到图像分割、图像压缩、图像检索、目标识别等重要领域。针对现有研究方法显著性目标检测结果不完整以及单一依靠颜色差异检测方法的局限性,提出一种综合图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图的显著性检测方法,能够有效而完整地检测出图像中的显著性区域。方法 本文方法结合了SLIC超像素分割和K-means聚类算法进行图像特征的提取。首先,对图像进行SLIC（simple linear iterative clustering）分割,根据像素块之间的颜色差异求取颜色对比特征图;其次,按照颜色特征对图像进行K-means聚类,依据空间分布紧凑性和颜色分布统一性计算每个类的初步颜色空间分布特征。由于聚类结果中不包含空间信息,本文将聚类后的结果映射到超像素分割的像素块上,进一步优化颜色空间分布图;最后,通过融合颜色对比显著图和图像颜色空间分布特征图得到最终的显著图。结果 针对公开的图像测试数据库MSRA-1000,本文方法与当前几种流行的显著性检测算法进行了对比实验,实验结果表明,本文方法得到的显著性区域更准确、更完整。结论 本文提出了一种简单有效的显著性检测方法,结合颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图可以准确的检测出显著性区域。该结果可用于目标检测等实际问题,但该方法存在一定的不足,对于背景色彩过于丰富且与特征区域有近似颜色的图像,该方法得到的结果有待改进。今后对此算法的优化更加侧重于通用性。     

基于空间特征的谱聚类含噪图像分割

为克服传统谱聚类算法应用到含噪图像分割时易受到图像中噪声影响的问题,提出一种基于空间特征的谱聚类含噪图像分割算法。该方法利用图像各个像素的灰度信息、局部空间邻接信息及非局部空间信息设计像素的三维特征,通过引入空间紧致性函数建立像素特征点与其K个最近邻之间的相似性,进而利用谱聚类算法得到图像的最终分割结果。实验中采用含噪的人工图像、自然图像及合成孔径雷达图像与空间模糊聚类、规范切谱聚类和Nystrm方法3种算法进行对比实验,实验结果验证文中方法能克服图像中噪声影响并取得较满意的分割效果。