基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。     

梯度-纹理特征超像素分割的SAR图像阴影识别

为了克服基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像阴影自动识别中图斑离散和精度低的问题，提出基于梯度-纹理特征超像素分割的SAR图像阴影自动识别方法。首先，提取SAR图像梯度和纹理特征；然后，综合SAR图像梯度和纹理特征进行主成分分析，再采用简单线性迭代聚类算法(SLIC)对前3个主成分合成的图像进行超像素分割；最后，以超像素为分析单元，采用恒虚警率(CFAR)检测算法识别SAR图像阴影。采用MSTAR图像数据集开展实验，并与“像素+CFAR”和“SAR图像超像素分割+CFAR”阴影识别方法进行定性和定量对比。对比实验显示，该方法识别阴影的MIoU值最高(0.882),Hausdorff距离最小(43.55)。实验结果表明，该方法不仅有效解决了SAR图像阴影识别图斑离散问题，而且识别阴影的准确度、识别的阴影边界与真实边界的符合程度均达到了较理想的效果。     

结合RGB三维直方图和DBSCAN算法的图像分割

合并超像素生成大面积同质区对目标检测、跟踪和识别及遥感影像处理具有现实意义。在合并过程中,要求超像素具有良好的边缘保持性,传统的超像素分割方法追求形状规则而忽略边缘的贴合度。有鉴于此,提出一种基于RGB三维直方图结合DBSCAN的图像分割方法。首先分析图像三维RGB直方图获取边缘贴合度很高的初始超像素,进而选择适当的特征值利用DBSCAN算法对超像素合并以生成较大同质区。实验证明：新方法获取超像素的边缘保持性和运算效率都优于传统方法,采用DBSCAN合并超像素时,其分割精度有明显提升,而且同质区边缘更加准确。     

基于区域协方差的图像超像素生成

图像分割是指将图像分割成一些互不重叠的区域,各区域内部具有相同或相近的某些特定属性,而不同区域之间的属性则相差明显。在图像处理的许多应用中,由于像素级处理的方法因图像数据量庞大、运算规模较大而需要耗费大量的运行时间,因此对图像进行超像素分割预处理是很有必要的一个步骤。基于区域协方差分析,提出了一种新的像素块相似度度量方法;基于像素块相似度度量提出了一种图像超像素生成的鲁棒方法。该方法首先利用K-means算法对输入图像 进行初始聚类分割成若干小区域,对每个小区域利用区域协方差矩阵描述其特征信息;然后利用小区域块之间的区域协方差距离来构造相似度矩阵,结合Graph-based与K-means方法对区域块聚类生成图像超像素。与其它方法相比,该方法在生成较紧凑超像素的同时能更好地保持图像边缘特征信息,改善了图像欠分割错误,减少了不必要的过分割现象。将图像超像素生成方法应用于图像风格化中可以快速生成油画风格的风格化图像。     

基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法

针对现有近邻传播聚类图像分割方法分割精度低的问题,提出一种基于模糊连接度的邻近传播聚类(FCAP)图像分割算法。针对传统模糊连接度算法不能得出任意点对间模糊连接度的不足,结合最大生成树提出了全模糊连接度算法。FCAP算法先使用Normalized Cut超像素技术进行超像素分割,这些超像素可以看作数据点以及它们之间的模糊连接度;然后使用所提出的全模糊连接度算法计算超像素间的模糊连接度,根据模糊连接度和空间信息计算超像素的相似度;最后使用近邻传播(AP)聚类算法完成分割。实验结果表明,FCAP算法明显优于超像素处理后直接使用AP聚类算法进行分割的方法,并且优于无监督图像分割方法。     

基于超像素分割和多方法融合的SAR图像变化检测方法

针对基于像素的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测会造成虚警较高、结果破碎的问题,提出一种基于超像素分割和多方法融合的SAR图像变化检测方法。首先引入基于简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)的超像素分割方法,通过对主辅图像进行联合分割,得到符合实际地物边界的超像素分割结果;同时,利用3种基于像素的变化检测方法获取初始变化检测结果;接着,利用超像素分割结果和初始变化检测结果进行两个层次的众数投票,去除检测结果中由于噪声引起的虚警和连通域中的孔洞。选取两个时相的苏州Radarsat-2单极化SAR图像开展变化检测实验,实验结果表明该算法在保持较高检测率和有效边界的基础上,能够显著降低虚警。     

自适应多维特征减少的模糊C-均值遥感图像分割算法

针对传统分割算法难以对遥感图像进行有效分割的问题,提出了一种自适应特征减少的图像分割算法。首先对源图像进行超像素分割,将获得的超像素作为算法的基本操作对象。其次,提取图像的颜色、纹理、边缘以及空间等多维特征,并使用加权像素值来表示超像素的特征。再者,将模糊分离度量加入到FRFCM(feature-reduction fuzzy C-means)模型中,构造特征减少分割算法。该算法可以自动选择有用特征。最后对分割算法进行优化,获取最终分割结果。通过遥感图像分割实验表明,提出算法能有效分割遥感图像,在分割准确度、运行时间、消除噪声影响等性能方面优于其他同类算法。     

基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法

针对传统谱聚类图像分割方法存在分割准确度不够高的缺点,提出一种基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法。该方法首先使用超像素分割算法将图像预分割为一定数目的超像素集合,并构建以超像素为节点的图;然后融合超像素的协方差描述子、颜色信息、纹理信息、梯度信息以及边缘信息作为超像素的特征来度量超像素间的相似性,进而得到超像素的相似度矩阵;最后使用NJW算法对超像素图进行分割。大量的实验结果验证表明,改进的分割方法在分割精度上优于目前存在的无监督分割方法,并且在交互式分割的模式下,该方法可以准确分割出用户指定的目标。     

基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对不同图像自适应性差的问题,提出了一种基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法。首先,通过量化非间隔进行图像预处理,并计算颜色熵作为图像复杂度,从而确定所需分割的超像素个数。其次,利用皮尔森相关系数作为相似性度量函数。最后,通过纹理特征对类内异常点进行滤除,确保种子点更新的准确性。实验结果表明,在超像素个数相同的情况下,基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法相比主流超像素分割算法,可以获得更高的边缘命中率以及更低的欠分割率,性能优于LSC(Linear Spectral Clustering)、SLIC和SLIC0(Simple Linear Iterative Clustering Zero)算法。     

一种融合多种特征的SLIC超像素图像分割方法

为进一步提高分割精度、得到视觉效果更好的分割结果，提出一种融合多种特征的简单线性迭代聚类(SLIC)算法与由FCM和PCM算法(FCM-PCM)结合的图像分割方法。算法先将局部同质性特征与纹理特征融入传统SLIC算法特征中，提出一种融合多种特征的SLIC超像素分割算法(SLICHT);然后对由SLICHT超像素分割算法得到的超像素块运用FCM-PCM算法进行聚类合并，实现图像分割。与其他图像分割方法相比，该算法的实验结果在分割精度和视觉效果方面都有很好的表现。     

High precision image segmentation algorithm using SLIC and neighborhood rough set

A high precision image segmentation algorithm using SLIC and neighborhood rough set is proposed. The algorithm mainly includes two stages: the stage of superpixel generation and the mergence stage based on neighborhood rough set. In superpixel generation stage, based on L-channel color histogram and its peak, the scheme of initial superpixel number generation is proposed according to the complexity of the image itself. For inaccuracy segmentation edge of SLIC caused by isolated pixels, the compactness factor is appropriately increased before they are generated. After that, the scheme of reclassifying each isolated pixel is proposed just relying on the color space. In superpixel mergence stage based on neighborhood rough set, the texture information using the gray level co-occurrence matrix is introduced into the feature representation of superpixel. It can reduce the dependence of color feature and improve the accuracy of the mergence. By constructing the information table, the neighborhood granule of each superpixel is acquired under the neighborhood threshold. Finally, the superpixels within the neighborhood granule are merged on the basis of the spatial adjacency between superpixels. In Berkeley segmentation data set, compared with the SLIC algorithm, the schemes of initial superpixel number generation and the isolated pixels processing are proved to be effective. Furthermore, the experiments demonstrate that the proposed algorithm can produce high-quality and high-precision image segmentation results in comparison with the SLIC-based image segmentation algorithms on three standard metrics.     

Multi-scale energy optimization for object proposal generation

In this paper, we present an object proposal generation method by applying energy optimization into superpixel merging algorithms in a multiscale framework, which could generate possible object locations in one image. As images in object detection datasets always enjoy high diversity, we adopt two different energy functions with multi-scales. Thus, our method enjoys the strength of global search, which is strong in locating salient object by concerning the whole image at one merge iteration, as well as the strength of local search which is more likely to recall the un-salient instances. What’s more, unlike most superpixel merging algorithms that are based on diversified segmentation results, our approach takes advantage of robust edge detection and segments each image only once, which greatly reduces the number of proposals. Experiments on PASCAL VOC 2007 test set show that the proposed method outperforms most previous superpixel merging based methods and also could compete with state-of-the-art proposal generators.     

Image clustering segmentation based on SLIC superpixel and transfer learning

Traditional fuzzy C-means clustering algorithm has poor noise immunity and clustering results in image segmentation. To overcome this problem, a novel image clustering algorithm based on SLIC superpixel and transfer learning is proposed in this paper. In the proposed algorithm, SLIC superpixel method is used to improve the edge matching degree of image segmentation and enhances the robustness to noise. Transfer learning is adopted to correct the image segmentation result and further improve the accuracy of image segmentation. In addition, the proposed algorithm improves the original SLIC superpixel algorithm and makes the edge of the superpixel more accurate. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain better segmentation results.     

Watershed-based hierarchical SAR image segmentation

Watershed transformation is a powerful image segmentation tool recently developed in mathematical morphology. In order to segment images initially oversegmented by watershed transformation, two approaches are considered: one is the thresholding of the gradient image proposed by us which is capable of keeping more salient image contours; the other is the well known centroid linkage region growing algorithm which merges regions with certain statistical similarities. By choosing suitable thresholds in the two approaches, hierarchical image segmentation algorithms can be constructed. A Ratio of Averages (ROA) edge detector is proposed to replace the morphological edge detectors prior to watershed transformation when applied to Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Applications to SAR agricultural image segmentation with these hierarchical segmentation algorithms are presented. It is demonstrated that the algorithms are efficient in the segmentation of the SARimages and appropriate for land use applications when the land cover is made up of individual plots.     

基于快速SLIC的图像超像素算法

针对SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法在超像素聚类过程中耗时较长的缺陷,提出一种基于快速SLIC的图像超像素算法。该算法首先剔除在颜色空间上与聚类中心相似度较低的像素,从而仅用部分近邻像素更新聚类中心,以确保聚类中心快速达到稳定并阻止误差传播,提高边缘命中率;其次,在初始化网格后,将每个超像素的边缘像素视为不稳定像素,将超像素的非边缘像素视为稳定像素并保持稳定像素的类别不变;最后,通过对不稳定像素进行迭代标记来实现快速超像素图像分割。在MATLAB环境下分别对所提算法与6种对比算法进行测试,在超像素个数相同的情况下,所提算法在BSD500数据集上与经典的SLIC算法相比分割误差率降低5%,分割精度提高0.5%,运行时间减少0.18 s。实验结果表明,与主流的超像素算法相比,所提算法在提升超像素分割质量的同时能够有效降低算法的计算复杂度。     

基于超像素联接权模型的视频分割算法

视频图像分割是图像处理领域的一个热门问题。在传统分割算法的基础上,提出了一种新的无监督的视频分割算法。该算法采用超像素对运动前景进行表示,定义联接权概念来描述超像素属于同一物体的可能性,并利用当前帧的静态特征与前后帧的关联特征进行联接权计算。为优化超像素间匹配关系的搜索,算法引入了超像素颜色特征匹配约束与运动关联性匹配约束的机制。分别在简单场景和复杂场景进行了视频分割实验,简单场景下,算法保证了较高的召回率与稳定的准确率;复杂场景下,算法完成了人群中单个人的切分。大量实验结果表明,该算法能够实现视频图像的分割,并且能有效解决过分割问题。     

结合深度学习和超像元的高分遥感影像变化检测

目的 随着遥感影像空间分辨率的提升,相同地物的空间纹理表现形式差异变大,地物特征更加复杂多样,传统的变化检测方法已很难满足需求。为提高高分辨率遥感影像的变化检测精度,尤其对相同地物中纹理差异较大的区域做出有效判别,提出结合深度学习和超像元分割的高分辨率遥感影像变化检测方法。方法 将有限带标签数据分割成切片作训练样本,按照样本形式设计一个多切片尺度特征融合网络并对其训练,获得测试图像的初步变化检测结果;利用超像元分割算法将测试图像分割成许多无重叠的同质性区域,并将分割结果与前述检测结果叠合,得到带分割标记的变化检测结果;用举手表决算法统计带分割标记的变化检测结果中超像元的变化状况,得到最终变化检测结果。结果 在变化检测实验结果中,本文提出的多切片尺度特征融合卷积网络模型在广东数据集和香港数据集上,优于单一切片尺度下卷积神经网络模型,并且结合超像元的多切片尺度特征融合卷积网络模型得到的Kappa系数分别达到80%和82%,比相应的非超像元算法分别提高了6%和8%,在两个测试集上表现均优于长短时记忆网络、深度置信网络等对比算法。结论 本文提出的卷积神经网络变化检测方法可以充分学习切片的空间信息和其他有效特征,避免过拟合现象;多层尺度切片特征融合的方法优于单一切片尺度训练神经网络的方法;结合深度学习和超像元分割算法,检测单元实现了由切片到超像元的转变,能对同物异谱的区域做出有效判决,有利于提升变化检测精度。     

基于超像素的高分遥感影像分割算法

针对高分遥感影像中存在地物数目多,特征信息复杂导致分割边缘不清晰、对象细节丢失等问题,提出一种改进的超像素分割和多特征结合的遥感影像分割合并算法。在对图像进行分割前的预处理阶段,使用超像素分割技术得到初始分割图像;区域合并过程中,基于对象间的异质性和对象内部的同质性,结合光谱、纹理和形状特征,对对象进行合并;通过调整全局分割参数来调整合并尺度,得到最终的影像分割结果。实验结果表明,所提方法能得到较好的影像分割效果。     

综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割

目的 针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达（SAR）图像的自动分割,且方式单一（仅利用边界或纹理信息中的一种）的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法 首先将其他格式的彩色或灰度SAR图像转化为24 bit的位图,采用图形理论对整幅SAR图像建模,根据最大流算法找到描述图的能量函数最小的割集,从而分割出目标区域;然后采用中值滤波抑制相干噪声;最后通过邻域生长算法滤除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现自动对SAR图像中的目标进行分割。结果 在64位Window 7环境下采用MATLAB R2014处理平台,对楼房、车库、大树、汽车群等4幅分辨率不同的SAR图像进行目标分割实验,特征目标被自动分割出来,耗时分别为1.69 s、1.58 s、1.84 s和3.09 s,相比Mean-shift和Otsu算法,平均计算效率分别提升150%和3%,并且图像中的背景杂波、目标阴影和干扰小目标均被有效去除。结论 综合利用边界和纹理信息能够有效抑制相干噪声,去除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现对SAR图像目标的自动分割。实验结果表明,本文算法可以满足工程化应用要求,自适应性强,分割精度高,且具有较好的鲁棒性。