超像素SIFT特征航拍地图拼接研究

为解决航拍地图拼接计算量大、内容复杂多变的问题,提出使用超像素尺度不变特征变换(SIFT)特征进行地图拼接.首先利用近邻传播(AP)算法改进简单线性迭代聚类(SLIC)算法实现超像素自适应分割.然后在引导信息下对少数超像素提取SIFT特征,进行SIFT特征匹配.最后在线生成监督机制,在随机抽样一致性(RANSAC)算法配合下,得到少而精的匹配点,计算变换矩阵融合图像,实现图像拼接.实验结果显示:对于较高分辨率的图像,该算法与单纯SIFT拼接算法相比,在计算时间和拼接质量上都显示出较大的优势.     

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。     

基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法

煤矿井下掘进工作面高粉尘、低照度的恶劣环境导致图像信噪比较低,且有效特征点数量严重减少,处理后的图像存在较大色差和噪声,在使用最佳缝合线算法进行图像拼接时出现细节错位、缝合线处过渡不自然或拼接痕迹明显的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法。首先,对原始图像进行HSV空间变换,采用改进的Retinex算法对亮度分量进行增强,利用双边滤波函数代替中心环绕函数,以解决亮度差异大处产生的光晕问题,通过增强算法有效提高特征点提取数量。然后,采用SIFT算法提取特征点,并以余弦距离作为匹配度指标;引入像素余弦相似度作为约束项,并采用形态学操作对颜色差异强度进行改进,利用动态规划法对最佳缝合线进行搜索,以避免图像拼接处的错位现象。最后,结合渐入渐出融合算法,使图像过渡平滑,实现煤矿井下掘进工作面的图像融合。模拟井下实际工况环境进行实验验证,结果表明：基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法与传统最佳缝合线算法相比,避免了颜色差异和噪声引起的错位拼接现象,拼接缝处的图像过渡更加自然,避免了“鬼影”和明显拼接缝的产生,且图像平均梯度提高2.38%,拼接时间提高32.5%,使得融...     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

基于SLIC的自适应多主体图像分割算法

为了解决多主体图像分割的交互分割问题,提出了一种基于SLIC超像素的自适应图像分割算法。首先利用SLIC对图像进行超像素分割处理,把原图像分割为大小相似、形状规则的超像素,以超像素中心点的五维特征值作为原始数据点通过自适应参数的DBSCAN算法聚类,确定多主体数目和分割边界。算法不需要用户交互,自适应确定分割数目。为了验证算法的有效性,在伯克利大学标准数据集BSDS500上与人工标注的分割图像进行比较, 前期的超像素处理使算法在时间上有很好的提升,对于一幅481×321像素的图像,只需要1.5 s就可以获得结果。实验结果表明,该方法可以有效解决多主体图像分割中的人工交互问题,同时在PRI和VOI的指数对比上也优于传统算法,本文算法可以在保证分割效果的基础上自适应确定分割数目,提高分割效率。     

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。     

一种新的高光谱遥感图像超像素分割方法

为了解决简单线性迭代聚类算法在高光谱遥感图像超像素分割任务中分割精度较低的问题,提出一种基于多级线性迭代聚类结合改进标签传播算法(LPA)的新的无监督高光谱遥感图像超像素分割方法。首先,扩充简单线性迭代聚类(SLIC)的适用范围至多通道对高光谱图像进行超像素初分割;然后,对色彩标准差较大的超像素进行多级迭代细致分割,引入基于局部二进制模式的高光谱遥感图像纹理特征提取方法计算高光谱图像纹理特征并融合多段光谱特征计算超像素间相似度以构建带权图网络;最后,改进LPA社区发现方法进行超像素合并,将改进的标签传播算法运用于超像素合并可以得到更加稳定准确的超像素合并效果,提高超像素分割精度。将该方法与多种方法进行比较,结果表明,该方法对高光谱遥感图像的超像素分割结果更准确,超像素边缘更贴合真实地物边界,能有效改善高光谱遥感图像超像素分割中精度较低的问题。     

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。     

基于格林坐标和改进最佳缝合线的图像拼接技术

为了应对大视差场景的图像拼接问题以及提高拼接图像的自然度,提出了一种基于对极几何约束和格林坐标的图像拼接算法.首先,用对极几何模型代替单应性矩阵作为随机抽样一致(RANSAC)算法的筛选模型,弥补单个全局单应性矩阵处理大视差图像时的不足,提高特征点匹配的精准度;然后,以一幅图像为参考,对另一幅图像进行基于格林坐标的预变形;其次,借助弹性鲁棒扭曲的思想消除预变形图像和参考图像之间的投影偏差;最后,将超像素分割的思想应用到缝合线的找取过程中,避免缝合线穿过物体重要部分,实现用最佳缝合线拼接图像.实验结果表明,所提算法能够有效地避免伪影的出现,能更加精准地实现图像对齐,使拼接后的图像更加自然.改进的算法使缝合线从超像素边界穿过,达到保持图像局部重要信息完整性的效果,可应用于电力传输与运维场景视觉监控领域.     

基于自适应四元数奇异值分解的图像拼接检测

图像拼接将来源不同的图像合并成一幅图,由此引起图像中光照方向、噪声等特性出现不一致的情况。目前多数方法根据拼接图像中噪声的不一致性来检测伪造区域,但是普遍对不同大小图像块的噪声估计准确性不高,导致真阳性率较低,且当噪声差异较小时会检测失败。针对该问题,提出一种基于自适应四元数奇异值分解（QSVD）的噪声估计方法。对图像进行超像素分割,利用自适应QSVD估计超像素的噪声,结合图像亮度并利用多项式拟合建立图像噪声-亮度函数,得到各超像素到该函数曲线的最小距离测度。为提高检测精确率,利用色温估计算法提取超像素的色温特征,将距离测度与色温特征相融合作为最终的特征向量,利用FCM模糊聚类定位拼接区域。在Columbia IPDED拼接图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在未经后处理图像集上的检测TPR值较对比方法至少提升8.21个百分点,且对高斯模糊、JPEG压缩和伽马校正表现出较好的鲁棒性。     

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。     

一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

结合形态学重建和超像素的多特征FCM分割算法

针对现有模糊聚类分割算法对噪声的鲁棒性差且提取的图像特征不充分等问题,本文提出了一种结合形态学重建和超像素的多特征模糊C-均值(FCM)分割算法.首先,利用形态学闭合重建处理原图像,提高了算法的鲁棒性和细节保护能力.其次,采用Mean-Shift方法预分割重建图像,获得一组超像素区域.再次,提取重建图像各像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,利用平均策略定义各超像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,组成多维特征向量.最后,运用最大熵正则化的加权模糊C-均值算法(EWFCM)的框架,以超像素为单位,以核诱导距离作为距离度量来聚类多维特征向量.选取BSDS300数据集中的6幅图像完成实验对比.结果表明,本文算法具有更高的分割精度.     

基于边缘强度特征和线性谱聚类的 SAR 图像超像素生成方法

面对高分辨合成孔径雷达(SAR)图像的海量数据,学界广泛通过基于超像素的方法 简化图像处理过程。一般适用于光学图像的超像素分割算法对存在斑噪的 SAR 图像分割性能均 不够理想。面向 SAR 图像改进现有超像素生成算法是目前的研究热点之一。在探讨了将边缘强 度特征引入超像素分割算法的可行性的基础上,结合边缘强度特征和线性谱聚类方法,提出了 一种新的 SAR 图像超像素生成方法(e-LSC)。通过仿真 SAR 图像和实测 SAR 图像的比较实验, 证实了 e-LSC 算法与其他几种典型超像素生成算法相比,生成的超像素在边缘贴合度和匀质区 域的规则化上都有所提高。     

基于自适应SLIC的人体标准姿势图像分割

为了提高在复杂背景下人体图像分割的精度,提出了一种新的人体图像分割算法.该算法针对简单线性迭代算法（SLIC）在进行超像素块分割时需指定像素块个数的问题,借鉴CV能量模型,通过将图片极小化为多个区域进行水平集迭代分割,从而构造出自适应的超像素块,使得分割后的每个超像素块更贴合图像中的单个色块.然后结合人体平均模板,在图片上标记出感兴趣的人体标准姿势区域,提高了算法对复杂背景的抗干扰能力.最后利用k-means聚类算法将每个超像素块作为节点进行聚类,实现标准人体图像分割.在不同环境下采集多组图片进行实验,结果表明：该算法在保证了图像分割效率的情况下,提高了人体标准姿势的分割精度,对色度丰富的复杂背景抗干扰能力强.     

一种改进的快速SLIC分割算法

近年来,超像素算法被应用到计算机视觉的各个领域。超像素捕获图像冗余信息,降低图像后续处理的复杂度。超像素分割作为图像的预处理过程需要满足图像处理的实时性和准确性。在SLIC算法的框架下,所提算法的主要目的是提高超像素分割的效率;通过原图像降尺度过程,提取原图像中少量像素,生成降尺度图像;利用SLIC算法对降尺度图像进行超像素分割;初次超像素分割之后,根据降尺度图像的分割结果对原图像中像素进行K近邻分类,实现原图像的超像素最终分割结果。实验表明,对于同一处理对象,在准确度相近的状态下,本算法处理速度高于SLIC算法。     

基于超像素的快速MRF红外行人图像分割算法

针对红外图像中行人目标分割时容易受环境干扰的问题,提出一种基于马尔可夫随机场的红外行人分割方法.为了解决计算最优解时优化算法收敛速度慢的问题,采用simple linear iterative clustering算法将红外图像预分割为超像素块.以像素块作为马尔可夫随机场的分割单位.像素块的颜色信息由该像素块内所有像素的平均灰度值表示.根据马尔可夫随机场与图像信息之间的关系计算图像的局部先验空间结构信息,采用ICM计算后验能量函数的最小化解.实验结果表明,改进分割算法较好的抑制了小的噪声点,获得了比较理想的分割结果,对于360 × 240的红外图像,采用超像素对图像进行预分割可以将分割速度提高10倍以上.     

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。     

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。     

基于高斯混合模型的纹理图像分割

纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法．大多采用单像素的方法，因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割，在子空间思想的基础上，提出了一个基于图像块的分割算法及其改进算法，即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征，再利用高斯混合模型进行纹理图像分割，实验结果表明，该新算法的分割精度和分割效率较原分割算法都有较大提高。