基于均值漂移的图像分割算法

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自适应的均值漂移分割算法

自适应的均值漂移分割算法
马瑜;梁慧琳;张艳宁;徐爽
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2013(043)010
【摘要】针对传统均值漂移算法在图像分割时参数确定耗时,工程量大,分割效果不明显的问题,本文根据在图像处理中对图像分割前期准备工作高效、准确的要求,结合图像的直方图,提出一种自适应的均值漂移分割算法.算法首先利用图像的直方图估计出图像的概率密度.对每个像素点根据其周围特征以及概率分布计算它的带宽值.实验结果表明,改进算法很好的解决了固定带宽均值漂移算法在确定带宽时效率低,分割效果差的问题.自适应的均值漂移分割算法可以有很好的分割结果.
【总页数】4页(P1162-1165)
【作者】马瑜;梁慧琳;张艳宁;徐爽
【作者单位】西北工业大学计算机学院,陕西西安710129;宁夏大学研究生院,宁夏银川750021;宁夏大学研究生院,宁夏银川750021;西北工业大学计算机学院,陕西西安710129;宁夏大学研究生院,宁夏银川750021
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于均值漂移的红外舰船图像分割算法 [J], 孙希婕;胡威伟
2.基于显著性密度修正的均值漂移分割算法 [J], 赵建贵;司马海峰
3.基于均值漂移的面向对象图论图像分割算法研究 [J], 金延薇
4.基于均值漂移的面向对象图论图像分割算法研究 [J], 金延薇;
5.基于均值漂移与空间信息的导向模糊C均值遥感图像分割算法 [J], 张晓磊; 潘卫军; 陈佳炀; 张智巍; 王思禹
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基于S-CIELAB空间的彩色图像分割

ｉｇｎｏ－ＥＬＡＢｏｏｐｃａｅｎｃｌｒｔａｓｅｈｒｃｅｉｔｓｆｈｍａｉｕｌｓｔｍ，ｔｅｉａｅｉｅｍｅｔｄｕｉｇｍｅｎｈｉｍａｅｉｔＳＣＩｃｌｒｓａｅｂｓｄｏｏｏｒｎｆｒｃａａｔｒｓｉｏｕｎｖｓａｙｓｅｃｈｍｇｓｓｇｎｅｓｎａｓｆｔ
ａｇｒｔｍ．ｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｔｅａｐｏｃｉｌｏｈｉＥｘｅｉｎａｓｌｓｓｏｔａｈｐｒａｈｓｍｕｌｔｓｔｅｅｅｂｌｒｉｇｍｅｈｎｓｂｌｒｇｔｅｏｇｎｉｇ，ｉｈｈｌｓｔｒｕｅｒａｅｈｙｕｒｃａｉｍｙｆｔｉｒｉｍａｅｗｈｃｅｐｏｐｏｄｃｎｉｅｎｈｉ
［ｂｔａｔｏｏｇｇｎａｏｌｒｈｂｓｄＯｌ－ＥＡｏｏｐｃｒｓｎｅｉｐｐｒＴｅａｐｏｃａｓｒｅＢＡｓｃ］ＡｃｌｒｍａｅｓｍｅｔｔｎａｏｉｍａｅｉＳＣＩＬＢｃｌｒａｅｉｐｅｅｔｄｉｔｓａｅ．ｈｐｒａｈｔｎｆｍｓｒｉｅｉｇｔｓｓｎｈｒｏｔＲＧｈ
第３６卷第４期
６
・
计
算２月
Ｆｅｒｒ０１ｂｕａｙ２０
Ｎｏ４．
ＣｏｐｕｅｍｔｒＥｎｇｎｅｒｎｉｅｉｇ
图形图像处理・
文章编号ｔ００３８００４＿ｌ８０文献ｏ－４（１０＿０９－２１＿２２）１ — 标识码：Ａ

图像分割技术的原理及应用

图像分割技术的原理及应用图像分割至今尚无通用的自身理论。

随着各学科许多新理论和新方法的提出，出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法。

聚类分析特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。

其中，K均值、模糊C均值聚类（FCM）算法是最常用的聚类算法。

K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。

迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。

模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算法的推广，是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类，它不像K均值聚类那样认为每个点只能属于某一类，而是赋予每个点一个对各类的隶属度，用隶属度更好地描述边缘像素亦此亦彼的特点，适合处理事物内在的不确定性。

利用模糊C均值（FCM）非监督模糊聚类标定的特点进行图像分割，可以减少人为的干预，且较适合图像中存在不确定性和模糊性的特点。

FCM算法对初始参数极为敏感，有时需要人工干预参数的初始化以接近全局最优解，提高分割速度。

另外，传统FCM算法没有考虑空间信息，对噪声和灰度不均匀敏感。

模糊集理论模糊集理论具有描述事物不确定性的能力，适合于图像分割问题。

1998年以来，出现了许多模糊分割技术，在图像分割中的应用日益广泛。

模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

模糊阈值技术利用不同的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。

用该函数增强目标及属于该目标的像素之间的关系，这样得到的S型函数的交叉点为阈值分割需要的阈值，这种方法的困难在于隶属函数的选择。

基于模糊集合和逻辑的分割方法是以模糊数学为基础，利用隶属图像中由于信息不全面、不准确、含糊、矛盾等造成的不确定性问题。

基于数字图像处理技术的遥感影像道路提取

域。但是该算法存在容易收敛到局部极值、计３基于各向异性均值漂移的ＦＣＭ聚类算法算量大、容易受噪声影响等不足针对传统的（ＡＭＳＦＣＭ）ＦＣＭ算法对颜色相近的区域很难分割和容易均值漂移（ＭｅａｎＳｈｉｆｔ，简称ＭＳ）算法是受噪声干扰的缺点，本文对ＦＣＭ分割算法进种有效的特征空间聚类算法，该算法的原理行了改进。简单、迭代效率高，已广泛应用在图像分割和２模糊Ｃ均值聚类（ＦＣＭ）算法信息跟踪等领域。它的基本原理是通过迭代搜索特征空间中样本点信息最聚集的地方，迭代传统的ＦＣＭ算法通过迭代使得模糊目标过程中搜索点沿着样本点密集的方向移动到密函数达到最小以确定最佳聚类，该算法的实现度函数的局部极大值点，对于图像分割，就是方法是根据数据点的特征将数据点划分为要求要找到不同色彩的聚类点。的几个类，使得被划分到每个类内的数据点的基于各向异性均值漂移的模糊Ｃ均值聚特征尽量相似，而不同类之间的数据点特征尽类算法（ＡＭＳＦＣＭ）的思想是在ＦＣＭ算法的基量不同用隶属度函数表示样本与子集的隶属础上对样本点进行均值漂移聚类，由于ＭＳ算关系，子集构成的矩阵称为模糊隶属矩阵。法是在特征空间中搜索到局部密度极大点，分
其中，ｕ为模糊隶属矩阵，ｍ ∈ 【２，叫为模其中，前两个参数（ｘ，ｙ】表示像素在特征空间
维特征空间中的值来表示，即（
，Ｃ厂，）。
＜＜上接１１０页

基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法

不同方向、尺度上的纹理特征，结合颜色的相似度，对该像素点均值漂移的过程加权。该算法充分考虑了图像纹理的周期
性、尺度性以及图像颜色的关联性。实验结果表明，算法对色彩信息不明显的纹理图像有良好的分割效果，也会提高彩色图像分割结果的准确性。分割算法用于大型水上桥梁识别，能够提高桥梁识别率。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｅｄａｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｏｆｃｌａｓｓｉｃｍｅａｎｓｈｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｉｓｖｕｌｎｅｒａｂｌｅｔＯｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅａｎｄｔｈｅｕｎｉｑｕｅｔｅｘｔｕｒｅｏｆｉｍａｇｅ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅａｎｓｈｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｃｏｌｏｒａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｉｍａｇｅ．ＴｈｅｃｏｌｏｒｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｃｕｒｒｅｎｔｐｉｘｅｌａｎｄｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｐｉｘｅｌｓｉｓｃｏｍｐｕｔｅｄｗｉｔｈＥｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄＧａｕｓｓｉａｎｆｕｎｃｔｉｏｎ．ＡｆｔｅｒｅｍｐｌｏｙｉｎｇｔｈｅＧａｂｏｒｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓａｎｄｓｃａｌｅ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｃｏｌｏｒｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ａｒｅａｄｄｅｄａｓｗｅｉｇｈｔｔｏｍｅａｎｓｈｉｆｔｐｒｏｃｅｓｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｅｇｍｅｎｔｔｅｘｔｕｒｅｉｍａｇｅｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ａｓｗｅｌｌａｓｃｏｌｏｒｉｍａｇｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｒｅｃｏｇｎｉｚｅｏｖｅｒｗａｔｅｒｂｒｉｄｇｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｌｏｒ；ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅ；ｍｅａｎｓｈｉｆｔ；ｂｒｉｄｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｇａｂｏｒｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ

meanshift算法原理

meanshift算法原理
MeanShift（均值漂移）是一种非参数化的聚类算法，用于在数据集中发现数据点的密集区域。

它基于密度估计的原理，通过计算数据点的局部密度梯度来寻找数据点的聚集中心。

MeanShift 算法的原理如下：
1. 初始化：为每个数据点选择一个随机的聚集中心。

2. 密度估计：对于每个数据点，计算其与其他数据点之间的距离，并将距离定义为核函数的参数。

常用的核函数是高斯核函数。

3. 均值漂移：对于每个数据点，计算其局部密度梯度向量。

梯度向量的方向是从当前数据点指向密度更高的方向，梯度的大小代表密度的变化程度。

使用梯度向量来更新当前数据点的位置。

4. 更新聚集中心：将数据点移动到更新后的位置，并将其作为新的聚集中心。

5. 重复步骤2-4 直到满足停止条件（例如，聚集中心的移动小于某个阈值）。

MeanShift 算法的特点是不需要事先指定聚类的数量，它能够自动确定聚类的形状和数量。

它具有较好的收敛性和适应性，对于非凸形状的聚类问题也能有效地处理。

在应用中，MeanShift 算法可以用于图像分割、目标跟踪、图像压缩等领域。

它在计算复杂度上较高，但在一些特定的数据集和问题中表现出良好的效果。

基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法

辨率影像的耕地地块提取。文献［３传统的水平集图像分８将割方法（ —Ｖ模型）ｃ拓展到小波域，采用与文献Ｅ３似的投７类影准则，比未采用小波变换的结果速度提高了ｌ倍。相～２但文献Ｅ］８的方法均只适用于单波段影像的处理。受上述多尺
收稿日期：２１—２２，修订日期：２１—５２０００ —２０００—６
定义１：［Ｘ代表一个ｄ维的欧氏特征空间， ∈ Ｘ以列剃
基金项目：国家（７９３汁划）日（０６Ｂ０３３，国家自然科学基金项目（１０２６０７２９，湖南省教育厅科研项目（９５７和西南林项２０Ｃ７１０）４０１８，４９１１）０之间的矛盾。
近年来，均值漂移（ａｈｆ，ＭＳ算法在影像分割中ｍｅｎｓｉｔ）
的应用备受关注。基于ＭＳ的分割算法具有较好的抗噪能］力、合并行处理的特点。但作为一种迭代算法，ＭＳ算法适具有较高的计算复杂度，成为该算法在具有海量特性的遥这
业大学重点科研基金项目（１０３资助１１０）作者简介：干雷光，１８生，南林业大学资源学院讲师９２年西＊通讯联系人ｅｍａｌｏｅｙ１６ｃｒ￣ｉｘｒ＠２．ｏ：ｆｎｅｍａ：ｇａｎｇｉｃｍ－ｉｗｌｂｉ＠ｍａｌｏｌ．
１ＭＳ分割算法
ＭＳ过程是一种基于非参数概率密度梯度估计的迭代聚

自动阈值算法

自动阈值算法是一种用于二值化图像的算法，它可以自动地确定图像中的像素值应该是1还是0。

这种算法通常被用于数字图像处理中的图像分割、目标识别和特征提取等任务。

自动阈值算法的基本思想是通过统计图像中像素的灰度值分布情况来确定阈值。

常用的自动阈值算法有以下几种：
1. Otsu算法：Otsu算法是最常用的自动阈值算法之一。

它通过计算图像中像素的灰度值分布直方图来确定阈值，使图像中两个类别（1和0）的类间方差最小。

Otsu算法的优点是快速且准确，但对于噪声较多的图像可能会出现误分类的情况。

2. 均值漂移算法：均值漂移算法是一种基于局部均值的图像分割算法。

它可以自动地确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。

该算法的优点是可以处理噪声较多的图像，但对于复杂的图像可能会出现误分类的情况。

3. 基于支持向量机的算法：基于支持向量机的算法是一种基于机器学习的自动阈值算法。

它可以通过训练支持向量机模型来确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。

该算法的优点是可以处理复杂的图像，但需要大量的计算资源和时间。

4. 基于神经网络的算法：基于神经网络的算法是一种基于人工神经网络的自动阈值算法。

它可以通过训练神经网络模型来确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。

该算法的优点是可以处理复杂的图像，但需要大量的计算资源和时间。

总之，自动阈值算法可以帮助我们快速地对大量的二值化图像进行分类和处理，但需要根据具体的应用场景选择合适的算法。

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均值漂移算法理论
均值漂移算法理论
Mean Shift算法原理
我们以点代表数据点，圆代表数据窗口，则其示意图如下：
均值漂移算法理论
对概率密度函数，设在d维空间X中有n个采样点xi， i=1,2,3…n，用定义的核函数 K(x)和带宽矩阵H，得到核密度估计表达式为：
其中
赋给采样点xi的权重，满足
色彩空间的转换
RGB，即红绿蓝，它的缺点是空间中两点的欧式距离与实际颜色距离不是线性关系，在颜色分离中极易引起误分离，而且因为R、G、B三原色中的带有亮度信息，分离时常常会把一些有用的信息漏掉或夹杂了其他的无用信息。
LUV颜色空间模型在视觉感知方面更加均匀，在LUV 空间中的欧式距离能够很好地表现这两种颜色的相似性。
色彩空间及彩色图像分割
将RGB空间转换到XYZ空间： X=0.4125R+0.3576G+0.1804B Y=0.2125R+0.7154G+0.0721B Z=0.0193R+0.1192G+0.9502B 根据Y值算出h值:
根据h值计算L值:
根据L的值计算U值和V值:
(3-1)
(3-2) (3-3) (3-4)
基于均值漂移的图像分割算法
指导老师：曲福恒姓名：李明月学号：080511136
主要内容
研究的目的及意义色彩空间的转换均值漂移算法理论图像分割的实现与结果结论与展望
研究目的及意义
图像分割是图像处理的主要问题，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题。其中Mean Shift的图像分割技术不但具有更高的可靠性、参数少、鲁棒性好和相当的通用性，还具有严格的收敛性，可以通过一系列模式搜索的迭代过程将图像有效分割为任意形状的组合。
带宽为45，t=11.5s
结论与展望
从图像的处理结果中可以看到，Mean Shift算法能够得到令人满意的分割效果，分割后图像的轮廓和边界分割清晰。并且既可以对灰度图像分割，也可以用于彩色图像分割。但图像分割的速度不是很令人满意，有待提高。参数的设定对结果的影响也比较大，这都是Mean Shift算法需要改进的地方。
均值漂移算法理论
下图说明核密度估计的原理
均值漂移算法理论
在核密度估计中有一个用于平滑数据的核函数。常用的核函数有均匀(Uniform)、三角(Triangle)、依潘涅契科夫(Epaneehikov)、双权(Biweight)、高斯(Gaussian)、余弦弧(Cosinus areh)、双指数(Double Exponential)及双依潘涅契科夫(Double Epanechnikov)函数。下图是与它们对应的函数图形。
原图
图像分割的实现与结果
类间方差图像分割 t=0.531s
Mean Shift图像分割t=10.79s
图像分割的实现与结果
原图
图像分割的实现与结果
t=11.23s
图像分割的实现与结果
原图
图像分割的实现与结果
带宽为15，t=32.25s
均值漂移算法理论
非参数密度估计理论
非参数密度估计方法的目标是通过数据点来获得概率密度函数ƒ的估计。因此非参数方法得到的密度函数估计的形状主要依赖于数据的结构。另外，由于非参数密度估计主要依赖数据自身的结构，因此能够处理任意的密度分布，而无需对点样本分布的形式做出假设，仅以数据点作为概率密度函数估计的依据。该方法为未知分布的数据模型的处理以及不完全数据的处理等提供了一种新的解决思路。核密度估计方法就是典型的非参数密度估计技术。
记为。
，简
均值漂移算法理论
若设k(x) 的负导函数为g(x)，即
，其对应的核
函数
，则概率密度函数 f (x)的梯度f (x的) 估计为：
其中
图像分割的实现与结果
Mean Shift算法实现图像分割是基于图像像素的最优化求解。其实现图像分割是将收敛于同一极大值的所有点归为一类，将符合参数条件的类合并就得到图像分割的结果。Mean Shift算法就是利用这个特点，体现了很好的边界识别特性，图像分割的结果也很符合人眼的视觉特点。
图像分割的实现与结果
在Mean Shift算法实现图像分割的过程中，我们是运用图像像素信息，分割图像的具体空间坐标。算法实现步骤如下：
色度空间转换
调用mean shift 算法
将像素点分类
将符合条件的类合并
图像分割的实现与结果
本文实验采用MATLAB7.0实现，对灰度图像及彩色图像进行Mean Shift算法分割和类间方差阈值分割。