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基于梯度和流形的超像素分割算法

计算机应用与软件 2024年第1期41卷 240-245,296页

作者：陈彤廖闻剑武汉邮电科学研究院湖北武汉430074 南京烽火天地通信科技有限公司江苏南京210019

当今许多图像处理任务常用超像素作为降维手段和边缘优化的依据。针对现有方法分割数量过于依赖经验和存在离散点的问题,提出一种基于梯度和流形距离的超像素数量的分割方法,自适应估算图像适合的超像素数量,令细节的分割更为精准同时... 详细信息

当今许多图像处理任务常用超像素作为降维手段和边缘优化的依据。针对现有方法分割数量过于依赖经验和存在离散点的问题,提出一种基于梯度和流形距离的超像素数量的分割方法,自适应估算图像适合的超像素数量,令细节的分割更为精准同时减少背景区域的过分割。以BSDS500数据集进行实验,该方法在各项指标上有较好表现,尤其解决了离散点问题,在紧致度上得到巨大提升。

关键词：测地线距离自适应梯度超像素孤立点消除

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鲁棒模糊超像素聚类分割算法及工程实现研究

鲁棒模糊超像素聚类分割算法及工程实现研究

作者：赵景天西安邮电大学

学位级别：硕士

图像分割是图像理解和机器视觉的关键基础,它能有效地区分图像中不同属性的内容,从而实现感兴趣目标的提取。超像素生成技术在计算机视觉中常被用作预处理,是在对原始图像进行过分割后,生成的多组具有统一属性的像素集合,这些像素集合... 详细信息

图像分割是图像理解和机器视觉的关键基础,它能有效地区分图像中不同属性的内容,从而实现感兴趣目标的提取。超像素生成技术在计算机视觉中常被用作预处理,是在对原始图像进行过分割后,生成的多组具有统一属性的像素集合,这些像素集合可作为后续图像分割的对象,从而降低计算机视觉的计算成本。结合超像素生成的图像分割技术,可显著提高图像分割效率和分割精度。通过利用超像素内像素集合的共性,获得有意义的区域特征,从而高效地捕捉图像中的语义信息。因此,深入研究基于超像素的图像分割算法对于满足计算机视觉日益增长的需求具有重要的理论价值和实用意义。虽然基于超像素的图像分割无需预先的训练就可完成语义分割,但其需要两个步骤来实现分割。此外,其提供的分割效果容易受到超像素质量的影响,同时对噪声和异常值较为敏感。而模糊聚类算法通过对样本分配隶属度实现样本聚类,具有存储开销小、执行效率高等优点,是应用最为广泛且具有良好扩展性的聚类算法之一。因此,为了降低基于超像素的图像分割算法的模型复杂性并增强对噪声的抑制能力,本文将基于超像素的图像分割算法与模糊聚类理论相结合,进行系统研究并提出了一系列改进算法,并且将提出算法在FPGA开发平台进行了实现。本文主要研究内容如下:(1)为了增强现有超像素生成算法对噪声的抑制能力,提高生成超像素在噪声环境中的边界附着性和规整性,本文提出了一个基于模糊聚类的超像素生成算法。首先,将可能性理论与现有的模糊超像素生成算法相结合,构建了一个局部搜索的可能乘积划分聚类目标函数,利用模糊隶属度和可能典型性描述划分像素过程中的不确定性;其次,在当前像素隶属度迭代过程中,引入邻域像素的隶属度,并对局部窗口中不同位置的像素分配不同权重提高超像素内部像素的空间连接性。在此基础上,使用现有的模糊超像素图像分割算法对超像素图像进行分割。通过对不同类型噪声干扰自然图像测试,证实所提出的算法具有较高的分割效率和鲁棒性。(2)基于超像素的图像分割需要两个步骤实现分割,分别是超像素产生和超像素图像分割,本文对这两个步骤分别进行改进,提出了一种鲁棒的模糊超像素图像分割算法。首先,在超像素生成阶段,添加像素的纹理轮廓特征构造了一个自适应加权欧氏距离,提高对图像低对比度区域的捕捉能力;其次,在引入可能性理论的基础上,进一步在局部搜索的模糊可能乘积划分聚类目标函数中嵌入模糊因子提高超像素生成算法对噪声的鲁棒性;最后,在超像素图像分割阶段,利用超像素的邻域信息构建新的超像素隶属度划分矩阵,进一步改善超像素正确分类的准确性。通过对图像添加不同类型噪声的测试,表明该算法具有预期的鲁棒性和分割性能。(3)基于超像素的图像分割需要两个不同阶段,增加了算法陷入局部最优解的概率。受模糊C-多均值聚类的启发,本文提出了一种结合超像素产生和超像素图像分割的联合学习算法。首先,模糊超像素生成的目标函数和模糊超像素分割的目标函数被加权融合为一个目标函数,从而可以优化一个目标函数生成超像素并分割图像;其次,通过在隶属度迭代过程中,引入像素局部空间信息,提高了生成超像素对噪声的抑制能力;最后,通过优化联合目标函数,聚类中心被引入到超像素质心的迭代过程中,使超像素质心产生偏移,将在图像中一些区域生成更密集的超像素。实验测试表明,本文所提出算法在性能指标和视觉效果优于现有的超像素图像分割算法。(4)为了进一步提高算法的分割性能并增强对高强度噪声的抑制能力,本文在超像素产生和超像素图像分割联合基础上引入稀疏子空间聚类,提出了一种基于超像素产生和模糊稀疏子空间聚类的联合学习算法。首先,构造一个加权结合模糊超像素生成和模糊稀疏子空间聚类的目标函数,引入稀疏子空间聚类的自表示系数矩阵描述超像素之间的内在关联性;其次,构建了一个包含自表示系数的加权欧氏距离,增强算法对噪声的抑制能力;最后,利用最优化理论,证明了算法的收敛性和可行性。通过自然图、合成图和噪声干扰图的分割测试,验证了所提出算法对噪声图像和无噪声图像具有满意的分割性能和较强的抗噪性能。(5)为了提高算法的运行效率并有效缩短开发周期,在ZYNQ7020芯片的FPGA开发平台利用HLS软环境复现所提出算法。实验结果表明,该系统对分辨率为800*480的彩色图像的分割效率明显优于传统PC平台,其中LUT和BRAM的利用率分别为85%和92%,达到了预期设计目标。针对目前基于超像素的图像分割算法存在的问题,本文提出了一系列改进算法,并利用最优化理论分析了算法的合理性和收敛性。多种数据集测试表明,本文所提出的算法不仅优于现有的基于超像素的图像分割算法,而且具有良好的普适性。

关键词：图像分割超像素模糊聚类稀疏子空间聚类 FPGA

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超像素算法在医疗诊断领域中的应用

科技与创新 2024年第6期 194-196页

作者：张永博张苗巨鲨显示科技有限公司江苏南京211106 南京航空航天大学江苏南京211106

近年来,医学图像处理已被广泛应用于临床实践,在医疗诊断领域体现出重要的临床意义与价值。SLIC(Simple Linear Iterative Clustering,简单线性迭代聚类)超像素分割算法是通过聚类的思想将图像中具有相似特征的邻近像素点合并为分布均... 详细信息

近年来,医学图像处理已被广泛应用于临床实践,在医疗诊断领域体现出重要的临床意义与价值。SLIC(Simple Linear Iterative Clustering,简单线性迭代聚类)超像素分割算法是通过聚类的思想将图像中具有相似特征的邻近像素点合并为分布均匀、边界清晰的超像素块,其数量比原像素数少很多,能够极大地提升图像处理效率。在此基础上提出std_SLIC超像素分割算法,该算法可以在一定程度上提高算法的准确率。最后选取多组医学图像进行测试,验证了所提出算法可以为医疗诊断提供可靠依据。

关键词：医学图像超像素 SLIC 辅助诊断

基于改进SLIC算法的超像素图像分割及参数优化

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自动化技术与应用 2024年第5期43卷 67-69,167页

作者：王静余顺园安康学院电子与信息工程学院陕西安康725000

为了提高超像素图像分割效率,根据颜色参数设计得到SLIC图像分割算法。研究结果表明:应确保K值达到尽量小的状态下,设置更高精度的边界分割效果,从而确保精度提升的基础上尽量减少计算量。逐渐提高超像素数后,UE呈现持续降低的趋势,最... 详细信息

为了提高超像素图像分割效率,根据颜色参数设计得到SLIC图像分割算法。研究结果表明:应确保K值达到尽量小的状态下,设置更高精度的边界分割效果,从而确保精度提升的基础上尽量减少计算量。逐渐提高超像素数后,UE呈现持续降低的趋势,最终达到饱和状态;在初期处于较小超像素数量的情况下,ASA发生了快速增长,此时分割精度也获得了快速提升;BR表现为较平稳的增长趋势,形成了稳定的BR参数。优化SLIC算法以自动方式设置的K值为323,实现了算法计算过程的明显简化。所设计的优化SLIC方法可针对各类图像分别设置超像素数量,不必进行多次尝试来选择超像素,使运行时间大幅缩短。

关键词：图像分割改进SLIC算法实验验证参数优化超像素计算效率

结合超像素的交通场景小目标改进语义分割算法

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太原科技大学学报 2024年第3期45卷 299-305页

作者：罗臣彦谢新林刘晓芳尹东旭太原科技大学电子信息工程学院太原030024 先进控制与装备智能化山西省重点实验室太原030024 山西省云时代技术有限公司太原030006

交通场景图像语义分割是自动驾驶和智能交通等领域的重要研究问题之一。针对交通场景图像中小目标分割精度低的问题,提出一种以全卷积网络和超像素为基础的交通场景小目标改进语义分割算法。首先,基于全卷积网络获得粗糙语义分割结果,... 详细信息

交通场景图像语义分割是自动驾驶和智能交通等领域的重要研究问题之一。针对交通场景图像中小目标分割精度低的问题,提出一种以全卷积网络和超像素为基础的交通场景小目标改进语义分割算法。首先,基于全卷积网络获得粗糙语义分割结果,提取小目标的位置信息。其次,定位小目标各像素点对应超像素,并提取该超像素内各像素点的类别标签。最后,用超像素内最大可能性的类别为小目标重新标注语义标签。实验结果表明,所提算法能够提高小目标分割的准确率,对道路场景图像语义分割性能的提高是有效的。

关键词：语义分割全卷积网络超像素交通场景深度学习

顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割法

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测绘学报 2022年第5期51卷 677-690页

作者：唐晓芳詹总谦丁久婕刘佳辉熊子柔武汉大学测绘学院湖北武汉430079

针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法。相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成... 详细信息

针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法。相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成轮廓更加精确、形状规则更加紧凑的超像素子区域;然后,提取子区域光谱特征并结合重缩放密度峰值算法自动获取聚类数目;最后,综合利用超像素光谱特征与隐式马尔可夫随机场思想对模糊聚类进行改进,实现超像素精确合并。通过两组影像数据的定性分析和定量评价表明,本文方法能准确定位目标边界,获得较好的视觉分割结果,同时有效提高了影像分割精度。

关键词：无人机影像模糊聚类超像素边界推进准则重缩放密度峰值算法隐式马尔可夫随机场

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

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雷达学报（中英文） 2023年第1期12卷 120-139页

作者：张帆陆圣涛项德良袁新哲北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京化工大学软物质科学与工程高精尖创新中心北京100029 国家卫星海洋应用中心北京100081

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 恒虚警率(CFAR) 变异系数超像素目标检测

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融合超像素与窗口偏移的多尺度引导滤波

通信学报 2022年第11期43卷 158-170页

作者：龙建武朱江洲重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

为避免边缘在滤波时容易出现模糊的现象,提出融合超像素与窗口偏移的多尺度引导滤波。首先,对图像进行双边滤波以得到更加准确的超像素区域;然后,通过窗口偏移的度量函数选择尽可能不包含边缘信息的局部窗口,取与当前像素所在超像素区... 详细信息

为避免边缘在滤波时容易出现模糊的现象,提出融合超像素与窗口偏移的多尺度引导滤波。首先,对图像进行双边滤波以得到更加准确的超像素区域;然后,通过窗口偏移的度量函数选择尽可能不包含边缘信息的局部窗口,取与当前像素所在超像素区域的重叠部分作为最终滤波区域;最后,使用小尺度窗口保留边缘,再增大窗口尺度进行迭代引导滤波,融合不同尺度窗口的滤波结果得到最终的滤波输出,实现平滑细节的同时保留结构边缘。此外,提出更适用于滤波结果质量评价的指标并在不同算法中进行对比,所提算法有着更强的边缘保留能力,能获得比其他算法更佳的滤波效果。

关键词：超像素窗口偏移边缘感知多尺度引导滤波

基于NMI特征的遥感影像线性迭代聚类超像素分割算法

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光学精密工程 2022年第6期30卷 734-742页

作者：李静北京跟踪与通信技术研究所北京100094

针对现有基于简单线性迭代聚类(SLIC)的超像素分割算法用于细节丰富的遥感图像处理时,存在的易受噪声干扰、过分割问题,本文提出一种结合超像素块之间基于归一化转动惯量(NMI)特征的相似性度量的遥感影像分割方法,对分割效果进行改善。... 详细信息

针对现有基于简单线性迭代聚类(SLIC)的超像素分割算法用于细节丰富的遥感图像处理时,存在的易受噪声干扰、过分割问题,本文提出一种结合超像素块之间基于归一化转动惯量(NMI)特征的相似性度量的遥感影像分割方法,对分割效果进行改善。本文首先利用引导滤波算法对影像进行平滑处理,去除椒盐噪点;再通过现有的线性迭代聚类算法对影像进行像素级分割,生成初始的超像素;进而确定出微小超像素块,然后计算其与相邻超像素块的相似性度量值,将其合并入差异性最小的相邻超像素块,达到分割影像的目的。本文方法在传统分割算法基础上降低了超像素对噪声的敏感性,提高了影像分割的精度。实验表明,论文提出算法可将测试遥感图像的分割超像素块数量由4 171减小为282,微小超像素块数量减少60%以上,有效降低噪声点的影响,改善以往算法存在的过分割缺陷。

关键词：简单线性迭代聚类超像素区域合并归一化转动惯量