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。     

邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割*

针对传统模糊聚类分割方法无法有效模拟数据分布特征的问题,提出基于邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割算法.利用高斯分布刻画聚类内像素光谱测度统计特征,定义像素与其邻域像素相关性的先验概率,并作为高斯混合模型中各高斯分量权重系数,构建包含特征场邻域作用的高斯混合模型.利用高斯分量描述像素与聚类间的非相似性测度,建立基于高斯混合模型的模糊聚类目标函数.在传统模糊聚类方法基础上,采用高斯混合模型定义像素与聚类间的非相似性测度,并在高斯混合模型中融入邻域作用,有效解决数据具有多峰值特征的问题.最后通过实验验证文中算法的准确性.     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

多主体框架下结合最大期望值和遗传算法的SAR图像分割

目的 SAR图像中固有的相干斑噪声增加了图像分割的困难.为此,提出一种分布式SAR图像分割算法.方法 首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立SAR图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统(MAS)框架下,结合MRF模型和遗传算法(GA)模拟分割模型.MAS结构由分割主体和协调主体组成,其中分割主体利用最大期望值( EM)算法估计MRF模型参数,从而实现全局分割;协调主体利用GA实现全局最优.结果 为了验证提出方法的有效性,分别对模拟和RADARSAT-I/II SAR图像进行实验,并与EM和RJMCMC算法比较.本文算法的用户精度、产品精度、总精度及kappa系数均高于EM算法.定性和定量分析结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性.结论 实验结果表明提出的分布式MAS框架下SAR图像分割方法,能够提高分割精度.该方法适用于中高分辨率单极化的SAR图像,且具有很好的抗噪性.     

空间可变有限混合模型

目的 有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中。然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域像素间的空间关系,导致了图像分割结果对噪声非常敏感。为了增强有限混合模型的抗噪性,提出一种新的空间可变有限混合模型。方法 该模型通过在像素的先验分布中引入一种新的空间关系来降低噪声对图像分割结果的干扰。在构建空间关系的过程中,利用形态学膨胀原理将空间邻域内特征值出现的概率而不是特征值本身进行膨胀操作,然后通过根据具有最大概率的分类标记在高斯混合模型迭代地计算过程中进行局部像素空间平滑,从而起到抑制噪声干扰的作用。结果 本文实验包含了人工合成图像和医学CT图像的图像分割实验。在人工合成图像分割实验中,对人工合成图像添加了不同程度的噪声来测试本文模型和对比模型对噪声抑制能力的高低;对医学CT图像进行图像分割实验,以是比较本文模型与对比模型之间在实际图像分割中的效果。结论 实验数据显示,本文提出的模型在噪声抑制能力上,图像分割精度和计算效率上均有更优的性能。     

基于Transformer的脊椎CT图像分割

目的 脊椎CT（computed tomography）图像存在组织结构显示不佳、对比度差以及噪音干扰等问题;传统分割算法分割精度低,分割过程需人工干预,往往只能实现半自动分割,不能满足实时分割需求。基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的U-Net模型成为医学图像分割标准,但仍存在长距离交互受限的问题。Transformer集成全局自注意力机制,可捕获长距离的特征依赖,在计算机视觉领域表现出巨大优势。本文提出一种CNN与Transformer混合分割模型TransAGUNet （Transformer attention gate U-Net）,以实现对脊椎CT图像的高效自动化分割。方法 提出的模型将Transformer、注意力门控机制（attention gate,AG）及U-Net相结合构成编码—解码结构。编码器使用Transformer和CNN混合架构,提取局部及全局特征;解码器使用CNN架构,在跳跃连接部分融入AG,将下采样特征图对应的注意力图（attention map）与下一层上采样后获得的特征图进行拼接,融合低层与高层特征从而实现更精细的分割。实验使用Dice Loss与带权重的交叉熵之和作为损失函数,以解决正负样本分布不均的问题。结果 将提出的算法在VerSe2020数据集上进行测试,Dice系数较主流的CNN分割模型U-Net、Attention U-Net、U-Net++和U-Net3+分别提升了4.47%、2.09%、2.44%和2.23%,相较优秀的Transformer与CNN混合分割模型TransUNet和TransNorm分别提升了2.25%和1.08%。结论 本文算法较以上6种分割模型在脊椎CT图像的分割性能最优,有效地提升了脊椎CT图像的分割精度,分割实时性较好。     

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。     

基于可变形状参数Gamma混合模型的区域化模糊聚类SAR图像分割

为了解决传统模糊聚类算法无法准确刻画SAR图像强度分布特征以及抗噪性差等问题,提出一种基于可变形状参数Gamma混合模型(GaMM)的区域化模糊聚类SAR图像分割方法.首先,利用Voronoi划分技术将SAR图像完备地划分为若干个Voronoi多边形;然后,假设SAR图像强度服从可变形状参数的GaMM,以GaMM的负对数函数刻画多边形与聚类间的非相似性关系,并结合具有邻域多边形空间约束作用的规则化项定义区域化模糊聚类目标函数;在模型参数求解的过程中,对于无法直接通过导数求解的形状参数及生成点集,设计以目标函数最小化为准则的移动更新操作以逐步逼近最优解.通过对真实及模拟SAR图像分割结果进行定性定量分析,有效地验证了所提出算法对SAR图像强度分布拟合的准确性及分割的抗噪性.     

基于混合微粒群算法的说话人识别

为了解决传统高斯混合模型(GMM)对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数的问题,提出了一种采用微粒群算法优化GMM参数的新方法。该方法将最大似然估计融入到微粒群算法迭代过程中,形成了新的混合算法。它利用微粒群算法的全局优化性及最大似然估计的局部寻优性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度。说话人辨认实验表明,与传统的方法相比,新方法可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提高。     

基于马尔可夫随机场的快速图象分割

根据卫星遥感图象的特点,讨论了基于马可夫随机场的图象分割方法,建立了相应的基于马可夫随机场的图象分割模型,以实现复杂遥感图象的快速分割,并由此将图象分割问题转化成图象标记问题,进而转化成求解图象的最大后验概率估计的问题。虽然传统的模拟退火算法（SA）能达到后验概率的全局最大,但是时间复杂度太高,实际分割中经常采用次优算法,文中还引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法（GSA）和一种基于竞争理论的算法（CA）,取得了快速分割图象的效果。试验证明,该两种算法完全可应用于复杂遥感图象的快速分割。     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。     

层次混合模型快速遥感影像分割算法

针对高分辨率遥感影像中同物异谱和同谱异物导致的分割困难问题,提出一种层次高斯混合模型(HGMM)快速遥感影像分割算法.首先采用HGMM构建影像的统计模型,其具有准确建模像素强度统计分布呈现的非对称、重尾和多峰等复杂特性的能力;然后根据贝叶斯理论构建基于HGMM的分割模型,为了简化参数求解并提高算法效率,定义均值和方差为关于权重的函数;最后采用共轭梯度(CGM)求解模型参数.实验中采用所提出算法和传统统计模型分割算法分别对合成、全色和彩色高分辨率遥感影像进行分割实验.实验结果表明,所提出的HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,且能够准确和有效地分割全色和彩色遥感影像.     

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.     

结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测

目的边缘检测是有效利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。高分辨率遥感图像地物类型复杂,细节信息过于丰富,使得基于相位一致的边缘检测结果中存在过多的噪声与伪边缘。为此提出了一种结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测方法。方法根据相位一致原理,应用Log Gabor构造的2维相位一致模型,引入全变差去噪模型对基于相位一致的边缘强度图进行改进。结果借助有界变差空间对图像光滑性的约束,实现了高分辨率遥感图像噪声去除与伪边缘抑制,利用改进后的相位一致边缘强度图可有效检测高分辨率遥感图像的边缘。结论实验结果表明,与相位一致模型、Canny算法相比,该方法能消除了高分辨率遥感图像中同类地物内部细节特征形成的噪声,抑制相位一致边缘检测结果中的伪边缘,突出地物的真实边缘,并能正确地提取地物目标的整体轮廓信息,有助于后续地物目标的自动识别。     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

结合MRF模型与粒子群优化算法的遥感影像纹理分割

影像纹理的马尔可夫随机场(MRF)模型是一种分析纹理较为经典的方法,已被广泛用于影像纹理的模拟和分割。由于传统的模拟退火算法在计算全局最优解时,处理效率较低,无法满足纹理分析与处理的性能要求。设计了一种判定纹理类别的适应度函数,提出了利用粒子群优化算法计算适应度函数的最优解,应用该算法对遥感影像数据进行了纹理分割实验。实验结果表明,该算法与模拟退火算法比较,具有寻优速度快的优点,是一种有效的图像分割优化方法。     

Segmentation of High Spatial Resolution Remotely Sensed Data Using Watershed with Self-adaptive Parameterization

Segmentation of high spatial resolution remotely sensed image is the important foundation of Object\|Based Image Analysis(OBIA), most of the image segmentation algorithms involve the problem of parameter setting. Self\|adaptive Parameterization is one of the key factors that affect the efficiency and effectiveness of remote sensing image segmentation. Considering that traditional watershed segmentation algorithm is susceptible to noise and the segmentation scale parameter is difficult to be self\|adaptively chosen,this paper propose a scale self\|adaptive method in watershed segmentation. After median filtering in primary image, this paper uses spatial statistical method to realize the self\|adaptive setting of watershed segmentation parameters, and then segments the high spatial resolution remote sensing image. This study uses IKONOS and Quickbird multispectral images as experimental data to testify the validity of the method proposed by this paper. The homogeneity within the segmentation parcels and the heterogeneity between thesegmentation parcels are used to build up a synthetic evaluation model to quantitatively evaluate the segmentation results by the proposed method by comparing with different parameter sequences segmentation results. The comparison result show that the proposed method perform well in high spatial resolution image segmentation. As result, the method proposed in this paper not only improves the accuracy of image segmentation to a certain extent, but also raises the automation of the segmentation parameter selection, which provides a new way for image segmentation and the research of parameterization in the future.