利用Kolmogorov-Smirnov统计的区域化图像分割

目的 为了在未知或无法建立图像模型的情况下,实现统计图像分割,提出一种结合Voronoi几何划分、K-S(Kolmogorov-Smirnov)统计以及M-H(Metropolis-Hastings)算法的图像分割方法.方法 首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域为待分割同质区域的一个组成部分,并利用K-S统计定义类属异质性势能函数,然后应用非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,最后采用M-H算法进行采样,从而实现图像分割.结果 采用本文算法,分别对模拟图像、合成图像、真实光学和SAR图像进行分割实验,针对模拟图像和合成图像,分割结果精度均达到98%以上,取得较好的分割结果.结论 提出基于区域的图像分割算法,由于该算法中图像分割模型的建立无需原先假设同质区域内像素光谱测度的概率分布,因此提出算法具有广泛的适用性.为未知或无法建立图像模型的统计图像分割提供了一种新思路.     

基于区域确定的分层马尔可夫模型及其MPM算法

基于四叉树的分层马尔可夫随机场 (Markov random field, MRF) 模型在层间存在因果性, 不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法, 但是传统的分层 MRF 模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘. 本文提出一种新的基于区域确定的半树分层 MRF 算法, 并推导出它的最大后验边缘概率 (Maximizer of the posteriori marginal, MPM) 算法. 在流域算法过分割结果的基础上, 该模型将层间的点概率转换为区域概率, 采用区域概率实现各层图像分割. 从 SAR 图像的监督分割实验结果来看, 本文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率 MRF 模型带来的块现象和非连续边界, 因而具有更好的分割结果.     

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.     

模糊相关图割的非监督层次化彩色图像分割

目的 基于阈值的分割方法能根据像素的信息将图像划分为同类的区域,其中常用的最大模糊相关分割方法,因能利用模糊相关度量划分的适当性,得到较好的分割结果,而广受关注。然而该算法存在划分数需预先确定,阈值的分割结果存在孤立噪声,无法对彩色图像实施分割的问题。为此,提出基于模糊相关图割的非监督层次化分割策略来解决该问题。方法 算法首先将图像划分为若干超像素,以提高层次化图像分割的效率;随后将快速模糊相关算法与图割结合,构成模糊相关图割2-划分算子,在确保分割效率的基础上,解决单一阈值分割存在孤立噪声的问题;最后设计了自顶向下层次化分割策略,利用构建的2-划分算子选择合适的区域及通道,迭代地对超像素实施层次化分割,直到算法收敛,划分数自动确定。结果 对Berkeley分割数据库上300幅图像进行了测试,结果表明算法能有效分割彩色图像,分割精度优于Ncut、JSEG方法,运行时间较这两种方法也提高了近20%。结论 本文算法为最大模糊相关算法在非监督彩色图像分割领域的应用提供指导依据,能用于目标检测和识别领域。     

基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法

近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割,利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度,利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

改进的分层马尔可夫随机场彩色图像分割算法

针对传统的分层马尔可夫随机场（MRF）算法难以描述彩色图像像素值分布等问题,提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上,设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导;结合RGB色彩统计分布模型,重写了分层MRF能量函数,利用k-means算法作为预分割算法,实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型,该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息,可有效地减少颜色分布参数和计算成本,能更准确地描述各分割对象的颜色分布;且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制,能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性,其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值（FCM）算法。     

结合最小生成树划分的高分遥感图像分割

针对基于几何划分的区域统计图像分割方法计算量大以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出了一种基于静态划分和区域统计的彩色高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义了一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界的特点,解决复杂地物边界的表达问题,并避免动态划分方法在迭代过程中反复划分造成的计算量大的问题。首先利用MST划分将图像域划分成若干个同质子区域,并假设每个同质子区域内的像素服从独立同一的高斯分布;然后在贝叶斯理论框架下构建基于区域的图像最优分割模型;最后结合M-H/ML算法进行图像分割和模型参数估计。为了验证提出方法,分别对真实及模拟彩色图像进行分割试验,定性定量评价结果表明了提出方法的可行性和有效性。     

结合最小生成树划分的高分遥感图像分割

针对基于几何划分的区域统计图像分割方法计算量大以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出了一种基于静态划分和区域统计的彩色高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义了一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界的特点,解决复杂地物边界的表达问题,并避免动态划分方法在迭代过程中反复划分造成的计算量大的问题。首先利用MST划分将图像域划分成若干个同质子区域,并假设每个同质子区域内的像素服从独立同一的高斯分布;然后在贝叶斯理论框架下构建基于区域的图像最优分割模型;最后结合M-H/ML算法进行图像分割和模型参数估计。为了验证提出方法,分别对真实及模拟彩色图像进行分割试验,定性定量评价结果表明了提出方法的可行性和有效性。     

区域化模糊均值高分辨率彩色遥感影像分割方法

基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.

     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.     

A Metric Approach to Vector-Valued Image Segmentation

We address the issue of low-level segmentation of vector-valued images, focusing on the case of color natural images. The proposed approach relies on the formulation of the problem in the metric framework, as a Voronoi tessellation of the image domain. In this context, a segmentation is determined by a distance transform and a set of sites. Our method consists in dividing the segmentation task in two successive sub-tasks: pre-segmentation and hierarchical representation. We design specific distances for both sub-problems by considering low-level image attributes and, particularly, color and lightness information. Then, the interpretation of the metric formalism in terms of boundaries allows the definition of a soft contour map that has the property of producing a set of closed curves for any threshold. Finally, we evaluate the quality of our results with respect to ground-truth segmentation data.     

基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割

离散马尔可夫随机场(MRF)模型是贝叶斯图像分割中最常用的工具。一般采用双MRF,一个随机场对应于观测图像,另一个随机场对应于未知的分类标号,通过迭代的算法将图像的局部信息逐步传递到整个图像,以求得分割标号的最大后验概率(MAP)或最大后验边缘概率(MPM)估计。近年来提出的多尺度MRF模型(或称因果MRF、分层MRF模     

A fast segmentation method based on constraint optimization and its applications: Intensity inhomogeneity and texture segmentation

We propose a new constraint optimization energy and an iteration scheme for image segmentation which is connected to edge-weighted centroidal Voronoi tessellation (EWCVT). We show that the characteristic functions of the edge-weighted Voronoi regions are the minimizers (may not unique) of the proposed energy at each iteration. We propose a narrow banding algorithm to accelerate the implementation, which makes the proposed method very fast. We generalize the CVT segmentation to hand intensity inhomogeneous and texture segmentation by incorporating the global and local image information into the energy functional. Compared with other approaches such as level set method, the experimental results in this paper have shown that our approach greatly improves the calculation efficiency without losing segmentation accuracy.     

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.     

Texture segmentation using Voronoi polygons

Textures are defined in terms of primitives called tokens. A texture segmentation algorithm based on the Voronoi tessellation is discussed. The algorithm first builds the Voronoi tessellation of the tokens that make up the textured image. It then computes a feature vector for each Voronoi polygon. These feature vectors are used in a probabilistic relaxation labeling on the tokens, to identify the interior and the border regions of the textures. Some experimental results are shown     

混合聚类彩色图像分割方法研究

提出了一种基于K-均值算法和EM算法混合聚类的彩色图像分割方法。首先将待分割的RGB彩色图像转化成YUV空间模型,然后将该图像分割成n小块,对每个块的颜色分量用改进的K-均值聚类算法进行聚类分析,最后用EM聚类算法对每个块进行聚类,分割源图像。对K-均值算法和EM算法的初始聚类中心引进了改进算法,加快了算法的收敛速度。并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。     

基于t混合模型和Greedy EM算法的彩色图像分割

为了快速更好地进行彩色图像分割,以图像的颜色、纹理及空间位置作为综合特征,基于t混合模型,提出了一种自适应的图像分割方法,即先采用贪婪的EM(Greedy EM)算法估计混合模型的参数,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。由于t混合模型的稳健性和Greedy EM算法对于数据的初始化不敏感,且能收敛到全局最优,因此与其他的方法相比,不仅速度提高,而且能取得更好的分割结果。     

基于区域的多尺度全色遥感图像分割

针对边缘信息不足导致的图像误分割问题,提出一种基于区域的多尺度全色遥感图像分割方法.首先,利用曲波变换对图像进行多尺度分析,获取多尺度分解图像;然后,利用规则划分技术将其图像域划分成一系列子块,结合统计方法,建立基于区域的多尺度统计分割模型;接着设计可逆变马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)算法求解该分割模型;最后,利用所提出方法对全色遥感图像进行分割实验,实验结果表明,所提出方法能够有效解决图像误分割问题,并较好地实现图像分割.