一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法
图像分割算法开题报告
图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效
基于全卷积网络的图像语义分割算法研究
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 Abstract Because of the development of deep learning and the emergence of fully convolutional networks,the domain of the image semantic segmentation has been rapidly developed.It is widely used in the fields of driverless,medical diagnosis, machine navigation and so on.Driverless technology has been a research hotspot,in this technology,the perception of the environment around the vehicle is the key points.It can classify images on the pixel-level to obtain the overall information of the image,and the semantic segmentation requires the low-cost vision sensors,so it fits the demand of driverless technology. Fully convolutional networks is a feasible and effective image semantic segmentation algorithm.The algorithm innovatively replaces the fully connected layer with the convolutional layer and applies it to the pixel-level classification task. DeepLab is an improved algorithm with the fully convolutional networks and this algorithm has a high accuracy.However,there are still some problems in this algorithm,and there is a great space for improvement.We research each sub-module of the algorithm,then research the problem and give the improvement plan to further improve the accuracy of the algorithm. In order to solve the problem that the DeepLab algorithm does not make full use of global information,resulting in poor results in complex scenes,we introduces the global context information module,this module can provides prior information of complex scenes in the picture,the global context features are extracted and then merged with the local features.This module can improve the expression ability of the features.In order to solve the problem that decoder module of the DeepLab is too simple and the boundary of the predicted result is rough,we design an efficient decoder module,the shallow layer features are fully utilized,the shallow layer features are merged with the deep layer features,and we adjusts the proportion of the deep features and the shallow features,this way can restore some of the details information,and the boundary of the object is optimized.In order to solve the problem that the DeepLab is over fitting the fixed size picture,two effective multi-scale feature level fusion modules are designed by combining the idea of integrated learning with the multi-scale model training,and on this basis,an extra supervision module is introduced,this way can improve the robustness of the algorithm. We mainly use the extended Pascal VOC2012dataset for experiments. Specifically,first we determine the optimal parameter of the improved method,then
关于图像分割算法的研究
关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
图像语义分析与理解综述
*国家自然科学基金资助项目(N o .60875012,60905005) 收稿日期:2009-12-21;修回日期:2010-01-27 作者简介 高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像理解、智能信息处理、光电信息处理等.E m a i:l gao j un @hfut .edu .cn .谢昭,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理、模式识别.张骏,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、认知视觉、机器学习.吴克伟,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、人工智能. 图像语义分析与理解综述 * 高 隽 谢 昭 张 骏 吴克伟 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009) 摘 要 语义分析是图像理解中高层认知的重点和难点,存在图像文本之间的语义鸿沟和文本描述多义性两大关键问题.以图像本体的语义化为核心,在归纳图像语义特征及上下文表示的基础上,全面阐述生成法、判别法和句法描述法3种图像语义处理策略.总结语义词汇的客观基准和评价方法.最后指出图像语义理解的发展方向.关键词 图像理解,语义鸿沟,语义一致性,语义评价中图法分类号 T P 391.4 I m age Se m antic Anal ysis and Understandi ng :A R eview GAO Jun ,XI E Zhao ,Z HANG Jun ,WU Ke W ei (S chool of C o m puter and Infor m ation,H e fei University o f T echnology,H efei 230009) ABSTRACT Se m antic ana l y sis is the i m portance and diffi c u lty of high level i n terpretati o n i n i m age understandi n g ,i n wh ich there are t w o key issues of text i m age se m an tic gap and tex t descri p ti o n po lyse m y .Concentrating on se m antizati o n o f i m ages onto logy ,three soph i s tica ted m et h odolog ies are round l y rev ie w ed as generati v e ,d iscri m ina ti v e and descriptive gra mm ar on the basis of conc l u d i n g i m ages se m antic fea t u res and context expression .The ob jective benchm ark and eva l u ation for se m an tic vocabu lary are i n duced as w e l.l F i n ally ,the summ arized directions fo r furt h er researches on se m antics i n i m age understand i n g are discussed i n tensively .K ey W ords I m age Understanding ,Se m antic G ap ,Se m an tic Consistency ,Se m an tic Evalua ti o n 1 引 言 图像理解(I m age Understandi n g ,I U )就是对图像的语义解释.它是以图像为对象,知识为核心,研 究图像中何位置有何目标(what is w here)、目标场景之间的相互关系、图像是何场景以及如何应用场景的一门科学.图像理解输入的是数据,输出的是知 识,属于图像研究领域的高层内容[1-3] .语义(Se 第23卷 第2期 模式识别与人工智能 V o.l 23 N o .2 2010年4月 PR &A I A pr 2010
图像分割算法研究与实现
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
针对卫星图像的语义分割算法研究
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 Abstract With the rapid improvement of satellite technology, satellite images, especially high resolution remote sensing satellite images have been paid great attention by various countries, and have been applied in different fields. Satellite image can extract the relative position and spatial distribution of various natural elements with its rich information and visual image, which provides great space for the development of target semantic segmentation in both civil and military aspects. At the same time, in the wave of artificial intelligence, deep learning has been greatly developed with the ability of computing, which not only brings great changes in the traditional computer vision and robot, but also brings new solutions in such aspects as finance and medical care. Therefore, deep learning is applied to the semantic segmentation of satellite images, which opening up new ideas for military tactics and civilian business planning. In this paper, we use convolution neural network to classify multi resolution satellite images. The main contents of this paper are as follows: Firstly, it summarizes the basic models of deep learning and three characteristics of deep learning, namely, the simplicity, extensibility and mobility of models. The focus is mainly on the conformation, characteristics, research mechanism and development direction of convolution neural network. For the semantic segmentation of satellite images using the learning features of artificial design, the feature design learning is too complicated and the adaptation range is limited. This paper uses convolution neural network to automatically design and extract features. Based on the typical semantic segmentation network, the semantic segmentation network structure of satellite images is designed, which combines the advantages of the existing Convolutional Neural Network (CNN) and the conditional random field (Conditional Random Field, CRF). In view of the small number of images in the satellite image set, and the uneven distribution between classes, this paper adjusts the context semantic environment in the satellite image segmentation network, and combines the rough feature and the fine feature by increasing the jump connection. At the same time, the conditional random field was added to the network output to make the precision more than 16%. In order to improve the network performance, the sample set is preprocessed and added and includ the multispectral image channel synthesis, and the increase of multi remote sensing imaging index. In the view of the difference between the loss function of the convolution neural network in the semantic segmentation process and the traditional classification network, the loss function of the network is improved and the joint loss
图像分割常用算法优缺点探析
图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方
基于语义的图像低层可视特征提取及应用
———————————— 基金项目基金项目：：国家自然科学基金资助项目“基于语义网的多源地学空间数据融合与挖掘研究”(41174007)。 作者简介作者简介：：韩冬梅(1961－)，女，教授、博士生导师，主研方向：图像特征提取，数据挖掘，语义网；王 雯，博士研究生；李博斐，硕士研究生。 收稿日期收稿日期：：2013-09-09 修回日期修回日期：：2013-11-21 E-mail ：wangwen_1010@https://www.360docs.net/doc/e76156775.html, 基于语义的图像低层可视特征提取及应用 韩冬梅1,2，王 雯1，李博斐1 (1. 上海财经大学信息管理与工程学院，上海 200433；2. 上海市金融信息技术研究重点实验室，上海 200433) 摘 要：为实现图像低层可视特征提取及其智能语义推理，从遥感图像解译入手，结合灰度共生矩阵和模糊C 均值分类器提取图像纹理特征。构造基于灰度形态学的多尺度多结构元素边缘检测算子，提取特征知识。构建基于断层带的多源地学数据语义推理模型。以成都附近的断层为研究对象，进行语义推理验证，其解译结果与专家实地解译情况相符，初步验证该模型的可行性，使图像的机器分析结果更加贴近专业人员的目视解译，为地学研究数字化和遥感图像解译信息化提供参考。 关键词关键词：：语义网；纹理特征；边缘特征；语义推理；灰度共生矩阵；多源地学数据 Extraction and Application of Image Low-level Visual Features Based on Semantics HAN Dong-mei 1,2, WANG Wen 1, LI Bo-fei 1 (1. School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China ; 2. Shanghai Key Laboratory of Financial Information Technology, Shanghai 200433, China) 【Abstract 】In order to realize extraction of image low-level visual features and semantic reasoning, this paper starts from remote sensing image explanations, combines Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM) and Fuzzy C-Means(FCM) classifier to extract texture feature, then detects edge by multi-scale and multi-structuring elements based on grayscale morphology, finally constructs multi-sources geological data based on the fault zone and uses the Chengdu parcels to test and verify the model. The results completely coincide with the expert’s field studies, which demonstrates the feasibility of this model, makes the results of machine analysis closer to results of visual interpretation, and provides valuable preferences fordigitalization of the earth science study and informationization of image interpretation. 【Key words 】semantic Web; texture feature; edge feature; semantic reasoning; Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM); multi-source geosciences data DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.03.051 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第40卷 第3期 V ol.40 No.3 2014年3月 March 2014 ·图形图像处理图形图像处理·· 文章编号文章编号：：1000-3428(2014)03-0244-05 文献标识码文献标识码：：A 中图分类号中图分类号：：TP391.41 1 概述 随着语义网与地质学研究的深入，具有地理特征指向性的遥感图像分析日趋完善。然而，现有的图像分析大多存在对研究结果的主观依赖性，如何实现遥感图像特征与地理构造语义的自动匹配就成为一个研究难点。 关于遥感图像低层可视特征提取方面的研究，目前大多数是基于纹理特征的图像特征分析。纹理特征是对图像灰度分布函数的统计[1]。多种用以测量纹理的特征分析算法被陆续提出，大体可分为统计分析、结构分析、模型分析、变换分析方法4类[2]。其中，结构分析方法的应用比较有限，只适用于对一些常规的纹理进行分析；统计分析方法有灰度共生矩阵[3]、游程长度矩阵[4]；模型分析方法有自相关[5]、马尔可夫随机场模型[6]、分形[7]。变换分析方法有小波变换 法[8]、滤波变换分析[9]等。其中，应用最为广泛、处理效果较好的是灰度共生矩阵算法。 遥感图像边缘特征提取方面，常用的边缘检测算法可以做如下分类：基于微分或者二阶微分计算的传统算子[10]，这类算子在处理时往往要和一定的图像去噪工作结合使 用；基于滤波算法的新兴算子，如Hough 变换和小波变换，这类算法的效果虽然有很大提高，但是算法的构造和处理过程非常复杂，实用性和实时性较差[11]。交叉学科知识构造的创新型算法，将原本未使用在图像分析领域中的其他学科的模型或者建模思想引入到边缘检测中，其中最具代表性的当属基于数学形态学的边缘检测算法[11]。 遥感图像特征的提取离不开语义的解释[12]。文献[13]针对图像目标与特征集之间难以对应的问题，提出一种基于概率潜在语义分析的层次化目标表述方法。文献[14]提出
基于知识图谱的图像语义分析技术及应用研究
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(9), 1364-1371 Published Online September 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/e76156775.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/e76156775.html,/10.12677/csa.2018.89148 The Research of Image Semantic Analysis Technology and Application Based on Knowledge Graph Liqiong Deng, Guixin Zhang, Xiangning Hao Department of Command Information System and Network, Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 24th, 2018; accepted: Sep. 6th, 2018; published: Sep. 13th, 2018 Abstract The semantic analysis technology of image has always been a difficult point in image field. As an intelligent and efficient way of organizing, knowledge graph can help users accurately query the information. This paper firstly puts forward an image semantic analysis process based on know-ledge graph, then adopts deep learning model to describe image’s features. Image semantic know-ledge fusion and processing is studied on this basis; a multilevel image semantic model con-structed has ability to manage entity triples and support automatic construction. Finally, applica-tions in semantic retrieval, association and visualization are analyzed, which has some guiding significance for information organization and knowledge management of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Deep Learning, Image, Semantic Analysis, Semantic Retrieval 基于知识图谱的图像语义分析技术及应用研究 邓莉琼，张贵新，郝向宁 空军通信士官学校指挥信息系统与网络系，辽宁大连 收稿日期：2018年8月24日；录用日期：2018年9月6日；发布日期：2018年9月13日 摘要 图像的语义分析技术一直是图像领域的研究难点之一，知识图谱作为一种智能的知识组织方式，可以帮
kmeans图像分割算法
he = imread('f:\3.jpg'); % 读入图像 imshow(he), title('H&E image'); text(size(he,2),size(he,1)+15,... 'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right'); cform = makecform('srgb2lab'); % 色彩空间转换 lab_he = applycform(he,cform); ab = double(lab_he(:,:,2:3)); % 数据类型转换 nrows = size(ab,1); % 求矩阵尺寸 ncols = size(ab,2); % 求矩阵尺寸 ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % 矩阵形状变换 nColors = 3; % 重复聚类3次，以避免局部最小值 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ... 'Replicates',3); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % 矩阵形状改变 imshow(pixel_labels,[]); % 显示图像 title('image labeled by cluster index'); % 设置图像标题 segmented_images = cell(1,3); % 细胞型数组 rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺 for k = 1:nColors color = he; color(rgb_label ~= k) = 0;
基于图的快速图像分割算法
Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E)，每个节点V i v 对应图像中一个像素点，E 是连接相邻节点的边，每个边有对应有一个权重，这个权重与像素点的特性相关。 最后，我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识： 图是由顶点集（vertices ）和边集（edges ）组成，表示为，顶点，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边具有权重，本文中的意义为顶点之间的不相似度，所用的是无向图。 树：特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子，只保留树中的珠子和连线，那么随便选个珠子，都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果，i 和h 这条边也保留下来，那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树（MST, minimum spanning tree ）：特殊的树，给定需要连接的顶点，选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中，初始化时每一个像素点都是一个顶点，然后逐渐合并得到一个区域，确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图，棕色圆圈为顶点，线段为边，合并棕色顶点所生成的MST ，对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值： 对于孤立的两个像素点，所不同的是颜色，自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性，本文中是使用RGB 的距离，即
图像分割方法总结
医学图像分割理论方法概述 医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象,图像分割技术主要基于以下几种理论方法。 1.基于统计学的方法 统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯(Gibbs)分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义M arkov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率 (MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合( SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。 2.基于模糊集理论的方法 医学图像一般较为复杂,有许多不确定性和不精确性,也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标,通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数,用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值,从而得到最优聚类。Venkateswarlu等改进计算过程,提出了一种快速的聚类算法。 2. 1 基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C - 均值( FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而, FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割( FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K - 均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K - 均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。
语义分析的一些方法
语义分析的一些方法 语义分析的一些方法(上篇) 5040 语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。 工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。 接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。 本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。
1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配， 双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问 题。下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。 图1. “南京市长江大桥”语言模型得分