基于光流场的动态目标分割

采用光流法结合基于小波变换的像素级图像融合算法,研究了一种动态目标分割方法。光流场可以看作是带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场,算法先以光流法计算出的动态目标瞬时速度场的水平速度分量和垂直速度分量作为初始信息,再利用基于小波变换的融合算法获得动态目标的初始分割,最后对初始分割结果进行图像去噪和图像增强,并最终获得清楚的分割图。实验证明,该方法能够产生良好的目标分割效果。     

融合区域和测地线的活动轮廓模型与图割相结合的自然图像分割

针对活动轮廓模型利用水平集函数演化来分割图像时,只能分割灰度均匀的图像 问题以及容易陷入能量泛函局部极小值的缺点,提出一种新的图像分割模型。模型将区域中的 局部和全局信息融合的活动轮廓模型与边界模型相结合,然后利用图切割进行优化。实验表明, 该方法对初始曲线不敏感,能分割灰度不均的自然图像,避免陷入局部极小,并能有效提高图 像分割的速度和精度。     

基于粗糙集和支持向量机的图像分割技术研究

为了提高图像分割精度和实用性,利用粗糙集和支持向量机优点,提出一种基于粗糙集和支持向量机相融合的图像分割算法。首先利用粗糙集图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,然后采用支持向量机对这些特征进行学习,建立图像分割模型,从而实现图像的分割。实验结果证明,该方法不仅提高了图像分割精度,大大缩短了训练时间,而且分割效果要优于常规图像分割算法,能够很好满足图像处理的实时性要求,为进行图像分割提供了一个新的研究思路。     

基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法

针对医学图像中由于偏移场的存在而导致图像灰度不均匀的问题,提出了一种基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法,以矫正偏移场使图像变为灰度均匀。该方法利用图像局部区域信息,通过拟合图像和原始图像构造能量函数,采用变分水平集方法进行求解。实验结果表明,该方法能够有效地实现医学图像分割及偏移场矫正,与其它分割及偏移场矫正方法相比,该方法具有较高的分割及偏移场矫正的精度和效率。     

马尔可夫随机场约束下的PCM图像分割算法

与模糊c均值（FCM）算法相比较,可能性C均值（PCM）聚类算法具有更好的抗干扰能力。但PCM聚类算法对初始化条件很敏感,在聚类的过程中很容易导致聚类结果一致性,并且没有考虑到像素的空间信息,用在图像分割尤其是多目标图像分割上效果极不稳定。在PCM算法的基础上,利用Markov随机场中的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,提出马尔可夫随机场与PCM聚类算法相融合的图像分割新算法（MP．CM算法）。实验结果表明,在多目标图像分割上利用MPCM算法可以取得比PCM更好的分割效果。     

基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法

在多尺度Markov模型的基础上,提出了一种新的用于SAR图像无监督分割的上下文融合分割方法。该方法充分考虑了SAR图像分布的统计特性,用基于混合Rayleigh分布的多尺度Markov模型对待分割图像建模,并直接根据待分割图像用迭代条件估计算法来训练模型的参数。然后以上下文向量的形式提出了四种不同的上下文模型,并用这四种上下文模型分别对待分割图像的多尺度图像信息进行自上而下的融合,最终得到四种不同的分割结果。实验表明,该方法进一步提高了SAR图像分割结果的精度。     

一种视频运动目标精确分割新算法

针对视频图像中单个运动目标的分割问题,提出了一种基于Kirsch边缘算子的视频运动目标分割算法,该算法将Kirsch算子检测到的边缘作为主分割信息,运动矢量场作为次要分割信息;首先利用双重尺度的运动矢量场进行累加和滤波处理来获得辅助分割信息;然后将Kirsch算子的模板分解为差值模板和公共模板以提高边缘的抗噪性;最后用自适应状态标记的方法将边缘信息和运动矢量信息相融合来准确地分割运动目标;实验结果表明该方法分割比较精确。     

一种新的基于多级混合模型的图像分割方法

本文将统计模型和动态轮廓模型合理有效地集成,提出了一种基于多层混合模型的图像分割方法。应用统计模型能够对目标图像进行快速的定位,但是由于统计方法的应用以及采用基于边缘灰度的搜索匹配方法,使其无法得到精确的轮廓信息。提出通过给动态轮廓模型增加有效参数的方法,进行图像轮廓点之间平滑的控制。该方法可以实现对图像快速、精确的分割。     

基于改进的LBF模型的图像分割

LBF(Local Binary Fitting)模型利用局部图像信息能够对强度分布不均匀的图像进行分割,然而,该算法仅考虑均值信息,导致模型在处理弱边界图像时得不到理想的分割结果。为此提出一种改进方法:在考虑图像局部均值信息的同时考虑图像局部方差信息和全局方差信息,使得演化曲线能够准确地停止在目标边界上;同时为了加快曲线演化的速度,结合了CV模型的能量项。实验结果表明,改进的方法对含有弱边界信息图像进行分割时能取得较好的效果,演化速度上也有明显的提高。     

基于多模态特征频域融合的零样本指称图像分割

为了解决语义分割应用到现实世界的下游任务时无法处理未定义类别的问题,提出了指称对象分割任务,该任务根据自然语言文本的描述找到图像中对应的目标。现有方法大多使用一个跨模态解码器来融合从视觉编码器和语言编码器中独立提取的特征,但是这种方法无法有效利用图像的边缘特征且训练复杂。CLIP（contrastive language-image pre-training）是一个强大的预训练视觉语言跨模态模型,能够有效提取图像与文本特征,因此提出一种在频域融合CLIP编码后的多模态特征方法。首先,使用无监督模型对图像进行粗粒度分割,并提取自然语言文本中的名词用于后续任务。接着利用CLIP的图像编码器与文本编码器分别对图像与文本进行编码。然后使用小波变换分解图像与文本特征,可以充分利用图像的边缘特征与图像内的位置信息在频域进行分解并融合,并在频域分别对图像特征与文本特征进行融合,并将融合后的特征进行反变换。最后将文本特征与图像特征进行逐像素匹配,得到分割结果,并在常用的数据集上进行测试。实验结果证明,网络在无训练零样本的条件下取得了良好的效果,并且具有较好的鲁棒性与泛化能力。     

基于多特征融合和条件随机场的道路分割

针对复杂交通场景图像中路面分割难度大和分割边缘粗糙的问题,提出了一种基于多特征融合和条件随机场的道路分割方法.首先,提取图像的纹理基元特征与颜色特征;然后,将道路分割问题视为一个基于像素的二分类问题,融合所提取的两种特征,使用SVM分类器实现对交通场景图像中路面区域与背景区域的粗糙划分;最后,利用全连接条件随机场中的颜色与位置约束,对分割结果进行优化,获得更加平滑的分割边缘,并与其他分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合与条件随机场的道路分割算法获得了95.37%的平均分割准确率和94.55%的平均像素精度.     

基于条件随机场和图像分割的显著性检测

针对当前常见的显著性方法检测得到的显著性区域边界稀疏不明确、内部不均匀致密等问题,提出了一种基于条件随机场(Condition random field, CRF)和图像分割的显著性检测方法.该方法综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征;在条件随机场框架下融合这些特征,通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测;结合区域标注结果和交互式图像分割方法实现显著性区域的精确检测.实验结果表明本文提出的方法能够清晰而准确地提取出图像中的显著性区域,有效提高显著性检测精度.     

A dynamic conditional random field model for foreground and shadow segmentation

This paper proposes a dynamic conditional random field (DCRF) model for foreground object and moving shadow segmentation in indoor video scenes. Given an image sequence, temporal dependencies of consecutive segmentation fields and spatial dependencies within each segmentation field are unified by a dynamic probabilistic framework based on the conditional random field (CRF). An efficient approximate filtering algorithm is derived for the DCRF model to recursively estimate the segmentation field from the history of observed images. The foreground and shadow segmentation method integrates both intensity and gradient features. Moreover, models of background, shadow, and gradient information are updated adaptively for nonstationary background processes. Experimental results show that the proposed approach can accurately detect moving objects and their cast shadows even in monocular grayscale video sequences.     

基于高阶CRF模型的图像语义分割

图像语义分割方法大多基于点对条件随机场模型, 不能定位到单个目标, 并且难以利用全局形状特征, 造成误识。针对这些问题, 提出一种新的高阶条件随机场模型, 将基于全局形状特征的目标检测结果和点对条件随机场模型统一在一个概率模型框架中, 同时完成图像分割、目标检测与识别的任务。利用目标检测器和前背景分割算法获取图像中目标区域, 在目标区域上定义新的高阶能量项。新的高阶条件随机场模型就是高阶能量项和点对条件随机场模型的加权混合模型, 其最优解即为图像语义分割结果。在MSRC-21类数据库上进行的实验验证了该模型能够显著提升图像语义分割性能, 并定位到单个目标。     

基于时空注意模型的视频分割算法

针对已有视频分割算法对复杂动态背景下所出现的误分割问题,提出通过显著性映射构造时空注意特征,并采用分层条件随机场进行视频分割,提高分割准确率。算法首先根据视觉注意理论提取时域和空域特征,并建立加权混合模型。其次,采用该混合模型计算运动目标的显著性映射概率分布,有效地提取出运动目标区域。最后,在显著性映射概率分布基础上,采用高斯混合模型建立前景和背景的能量函数,构造分层条件随机场模型对这些特征能量函数进行分割建模,精确地提取出运动对象目标。实验结果表明,该算法即使对复杂动态背景下的视频也能够得到稳定的分割效果,有效地去除摄像机运动等所导致的误分割问题。     

基于深度学习模型的遥感图像分割方法

利用遥感图像快速准确地检测地物信息是当前的研究热点。针对遥感图像地表物的传统人工目视解译分割方法效率低下和现有基于深度学习的遥感图像分割算法在复杂场景下准确率不高、背景噪声多的问题，提出一种基于改进的U-net架构与全连接条件随机场的图像分割算法。首先，融合VGG16和U-net构建新的网络模型，以有效提取具有高背景复杂度的遥感图像特征；然后，通过选取适当的激活函数和卷积方式，在提高图像分割准确率的同时显著降低模型预测时间；最后，在保证分割精度的基础上，使用全连接条件随机场进一步优化分割结果，以获得更加细致的分割边缘。在ISPRS提供的标准数据集Potsdam上进行的仿真测试表明，相较于U-net，所提算法的准确率、召回率和均交并比（MIoU）分别提升了15.06个百分点、29.11个百分点和0.3662，平均绝对误差（MAE）降低了0.02892。实验结果验证了该算法具备有效性和鲁棒性，是一种有效的遥感图像地表物提取算法。     

复小波域混合概率图模型的超声医学图像分割

针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题, 提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform, DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息; 其次, 为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声, 构建了复小波域混合概率图模型; 尺度间"父—子"节点间标记采用贝叶斯网络进行建模, 尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)无向图建模, 对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模, 尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模; 最后, 用迭代条件模式(Iterated conditional mode, ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解, 获取标记场, 实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明, 本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息, 较好地定位目标区域, 具有较高的分割精度和鲁棒性.     

复杂环境下的运动车辆检测

针对目前采用的车辆检测方法的优缺点,提出了一种新的车辆区域检测方法,能够消除阴影干扰。该算法首先运用选择性背景更新法进行背景相减,获取感兴趣区域,然后提出基于图的区域分割算法,对感兴趣区域进行再分割。该方法充分考虑了视频图像全局和局部的空间信息,根据分割区域的大小自动自适应地调节对图像局部细节的忽略程度,从而获取局部区域像素信息较为一致的分割块。最后基于分割过程中所具有的马尔科夫属性,运用条件随机域的方法建立分割后验概率分布,求取最大后验概率确定标号,并对具有相同标号的相邻分割进行合并。     

Semantic image segmentation using low-level features and contextual cues

Semantic image segmentation aims to partition an image into non-overlapping regions and assign a pre-defined object class label to each region. In this paper, a semantic method combining low-level features and high-level contextual cues is proposed to segment natural scene images. The proposed method first takes the gist representation of an image as its global feature. The image is then over-segmented into many super-pixels and histogram representations of these super-pixels are used as local features. In addition, co-occurrence and spatial layout relations among object classes are exploited as contextual cues. Finally the features and cues are integrated into the inference framework based on conditional random field by defining specific potential terms and introducing weighting functions. The proposed method has been compared with state-of-the-art methods on the MSRC database, and the experimental results show its effectiveness.     

Spectral–spatial classification of hyperspectral images by algebraic multigrid based multiscale information fusion

In this work, we present a novel spectral-spatial classification framework of hyperspectral images (HSIs) by integrating the techniques of algebraic multigrid (AMG), hierarchical segmentation (HSEG) and Markov random field (MRF). The proposed framework manifests two main contributions. First, an effective HSI segmentation method is developed by combining the AMG-based marker selection approach and the conventional HSEG algorithm to construct a set of unsupervised segmentation maps in multiple scales. To improve the computational efficiency, the fast Fish Markov selector (FMS) algorithm is exploited for feature selection before image segmentation. Second, an improved MRF energy function is proposed for multiscale information fusion (MIF) by considering both spatial and inter-scale contextual information. Experiments were performed using two airborne HSIs to evaluate the performance of the proposed framework in comparison with several popular classification methods. The experimental results demonstrated that the proposed framework can provide superior performance in terms of both qualitative and quantitative analysis.