基于超像素粒化与同质图像粒聚类的矿井人员图像分割方法 |
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引用本文: | 李晓宇,杨维,刘斌,范伟强,张向阳.基于超像素粒化与同质图像粒聚类的矿井人员图像分割方法[J].煤炭学报,2021,46(4):1341-1354. |
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作者姓名: | 李晓宇 杨维 刘斌 范伟强 张向阳 |
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作者单位: | 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044;国家能源集团宁夏煤业有限责任公司双马煤矿,宁夏银川 750408 |
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摘 要: | 矿井人员图像分割是实现煤矿井下人员检测、行为识别、视频定位跟踪等技术的基础任务之一。然而,由于矿井下环境特殊,常规图像分割方法均难以满足对井下人员的精准分割要求。为解决矿井人员图像的分割问题,提出一种基于超像素粒化及同质图像粒聚类的分割方法,能够适用于煤矿井下多种场景的人员图像。首先,使用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)模型将井下人员图像初始粒化为超像素单元,并通过测量离线样本图像中所标记人员像素点与超像素之间的RGB相似度值判定人员超像素。其次,由邻居超像素辅助检测欠分割人员超像素并将其彻底分割为2个子超像素单元,选择其中之一的精英人员超像素并提取其纹理和灰度特征。接着,将具有最相似图像特征的邻接精英人员超像素定义为同质图像粒,同质图像粒相互融合并聚类形成具有特定语义信息的同质人员区域。最后,由所有同质人员区域共同构成完整的人员区域,并实现人员区域与图像背景的分离。通过对煤矿井下4种场景下的人员图像进行算法性能验证,实验结果表明:超像素粒化算法的F-Measure值分别较对比算法平均值高出2.11%,3.36%,13...
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关 键 词: | 矿井人员 图像分割 超像素粒化 精英人员超像素 同质图像粒 同质人员区域 |
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