基于平面超像素的图像分割算法
图像分割中基于超像素的算法研究
图像分割中基于超像素的算法研究图像分割是图像处理领域中的一项重要技术。
传统的图像分割方法主要基于像素级别的处理，这种方法存在着诸多的问题。
例如，当图像拥有复杂的纹理或边缘时，传统方法就会出现误差。
此时，基于超像素的算法就成为了一种有效的解决方案。
什么是超像素超像素，是指把一幅图像分成若干个区域，每个区域内像素值相似或者具备某些特征，并且区域内像素之间也相互关联。
超像素的概念起源于计算机视觉领域中的图像分割。
超像素的优点超像素算法可以将大量像素聚合到一个区域中，因此可以减少成像噪声、提高图像分割效果和效率。
此外，超像素的生成有着较好的完整性和紧密度。
基于超像素的图像分割算法在基于超像素的图像分割算法中，首先需要对图像进行超像素分割。
分割得到的超像素表示了图像中的不同区域，然后将超像素的特征和空间关系综合起来，将其分成不同的目标区域。
下面是一些常用的基于超像素的图像分割算法。
1. SLIC超像素分割算法SLIC算法是Martin等人提出的一种基于紧密度和颜色的超像素分割方法。
SLIC算法首先将图像分割成大小相等的块，然后每个块的中心点作为一个初始超像素，利用k-means算法进行极值点搜索和颜色一致性检测，对超像素进行调整。
在超像素分割之后，SLIC算法使用超像素的色彩和位置信息来计算相邻超像素之间的边缘代价，然后将边缘代价作为输入来执行连接超像素的过程。
2. ERS超像素分割算法ERS超像素分割算法提出了一个非常简单的超像素分割方法，通过从代表超像素（即主要色彩）开始，逐步向外扩展，以抑制超像素的过度生长。
ERS算法首先选择初始超像素，然后使用类似于水流蔓延的方式进行扩散，扩散到达超像素边缘时，将颜色相似度较高的点添加到当前超像素中，循环执行这一步骤，直到到达边缘。
ERS算法的动态增长方式使得生成的超像素更适合复杂的目标，同时也是一个高效的算法。
3. TP超像素分割算法TP超像素分割算法是一种采用分层图的高效算法。
基于超像素的图像分割技术研究
基于超像素的图像分割技术研究I. 前言图像分割技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目的是根据图像中的像素信息将其划分为若干个具有语义意义的区域，以便于后续的图像分析与处理。
传统的图像分割技术主要基于像素的特征提取与分类，但由于图像噪声、边缘不明显等因素的影响，导致分割效果不理想。
而基于超像素的图像分割技术具有一定优势，在实际应用中得到了广泛的关注与应用。
II. 超像素的概念及特点1. 超像素概念超像素是一种对图像像素进行聚类的方法，将相邻的像素合并成一个具有连通性和局部统计特性的区域。
由于图像中相邻的像素通常具有相似的颜色、纹理等特征，因此超像素可以将相似的像素聚合到一起，形成更加具有语义意义的区域。
2. 超像素特点超像素相对于像素存在以下几个特点：（1）连通性：超像素能够将具有相似特征的像素聚合成一整块区域，其中像素之间具有良好的连通性，便于后续的分割和分析。
（2）局部统计性：超像素能够基于图像中的局部信息，对局部区域进行分割，能够保留图像中的细节信息。
（3）规则性：超像素通常具有规则的形状，而像素则是散乱的分布在图像中。
III. 基于超像素的图像分割技术1. 超像素生成基于超像素的图像分割技术首先需要生成超像素，其主要方式有两种：（1）基于图像分割：首先使用传统的基于像素的分割技术将图像分成若干个区域，然后将相邻的像素聚合到一起，形成超像素。
（2）基于图像块：将图像分成大小相等的块，然后对每个块进行聚类，将相似的块合并成一个超像素。
2. 超像素特征提取超像素的生成只是完成了对像素的聚合，要将超像素分割成具有语义意义的区域，还需要对超像素进行特征提取。
常用的特征包括颜色、纹理、形状、边缘等，通过对超像素的特征提取，能够更准确地将其划分为不同的分类。
3. 聚类与分割超像素的特征提取完成后，需要将其使用聚类算法进行分类。
常用的聚类算法包括K-means、Fuzzy C-means、DBSCAN等，通过聚类算法将超像素划分为不同的分类。
基于超像素的图像分割与目标检测算法研究
基于超像素的图像分割与目标检测算法研究图像分割与目标检测是计算机视觉领域中关键的技术问题。
本文将基于超像素的图像分割与目标检测算法进行研究分析。
首先介绍了超像素的概念和相关知识，并探讨了超像素在图像分割和目标检测中的应用。
随后，本文详细阐述了基于超像素的图像分割算法和目标检测算法，并介绍了各自的特点和优势。
最后，本文总结了研究过程中遇到的问题和挑战，并展望了未来的研究方向和发展趋势。
超像素是指对图像进行空间上连续且相似区域的划分，从而减少图像处理的复杂度。
超像素相比于传统像素具有更大的块尺寸，能够更好地保留图像中的细节信息。
在图像分割领域，超像素方法能够有效地将图像分割为具有边界连续性的区域，为后续的目标检测提供更好的基础。
在目标检测领域，超像素方法能够更好地捕捉目标的上下文信息，并提高目标检测的准确性和效率。
基于超像素的图像分割算法可分为两类：基于区域的超像素分割和基于轮廓的超像素分割。
基于区域的超像素分割算法主要利用图像的颜色、纹理等特征进行区域的划分，如Mean Shift算法、SLIC算法等。
这些方法通过最小化超像素内部和超像素之间的差异来实现分割效果。
而基于轮廓的超像素分割算法则主要利用图像的边缘信息进行划分，如SEEDS算法、EGB算法等。
这些方法通过提取图像边缘上的像素点来实现分割效果。
基于区域的超像素分割算法适合处理具有明显颜色和纹理特征的图像，而基于轮廓的超像素分割算法则适合处理具有明显边缘特征的图像。
基于超像素的目标检测算法主要包括两个步骤：超像素生成和目标识别。
在超像素生成阶段，首先将图像进行超像素分割，生成一系列基于超像素的图像块。
然后，通过利用颜色、纹理等特征对每个超像素进行描述，得到超像素的特征向量。
在目标识别阶段，通过机器学习算法或深度学习算法对超像素进行分类，得到目标的位置和类别信息。
常用的目标检测算法包括SVM算法、卷积神经网络等。
这些算法在超像素特征的提取和目标分类上有着较好的效果和性能。
基于超像素分割的图像处理方法研究
基于超像素分割的图像处理方法研究随着数字图像处理技术和计算机视觉领域的不断发展，基于超像素分割的图像处理方法也越来越受到关注。
超像素是指在原始图像上划分成一组紧密相连的像素块，这些块可以用于图像分割、物体识别、图像重构等应用中。
相较于传统的像素点，超像素拥有更好的几何、颜色和空间上的连续性，可以更好的表达图像特征。
本文将探讨超像素分割方法在图像处理中的应用。
一、超像素分割方法超像素分割方法通常可以分为基于图论、聚类和图像分割等三种方法。
基于图论的超像素分割方法利用了图上最大流、最小割、最短路等算法，将原始图像划分成多个超像素。
这种方法需要预先设置超像素的数量，且计算时间较长。
聚类法基于超像素之间距离的度量，将超像素逐步合并成较大的图块。
这种方法不需要设置超像素数量，快速且准确。
图像分割法是利用分割算法将图像分割成超像素。
这种方法需要时间更长，但是得到的超像素数量比聚类法更多，更准确。
二、超像素分割方法在目标检测中的应用超像素方法可以用于目标检测中的物体识别和跟踪。
通过分割出的超像素来识别目标，并利用目标的运动状态来跟踪目标。
基于超像素分割的目标检测优点包括：相较于传统的像素点，超像素可以提供更好的几何和空间连续性，从而提高物体检测的准确率；超像素分割后，其像素数量大大减少，从而加快处理速度。
三、超像素分割方法在图像重构中的应用在图像重构中，超像素分割可以提高图像的质量和分辨率。
基于超像素分割的图像重构方法可以分为两种，一种是快速重构，另一种是具有更好细节的重构。
快速重构方法使用超像素替换图像中的像素点，从而减少像素点数量，提高了处理速度。
更好细节的重构方法则利用超像素的局部纹理和颜色信息，重建出更具细节的图像。
四、超像素分割方法在计算机视觉中的应用基于超像素分割的方法在计算机视觉中也有着广泛的应用。
例如基于超像素分割的图像分割方法、基于超像素的目标跟踪算法、基于超像素的特征提取技术等。
总之，超像素分割技术以其在时间和空间上的优势，已在图像处理的多个领域得到应用。
基于图像超像素分析的图像分割方法
收稿日期:2017-07-26 修回日期:2017-11-09 网络出版时间:2018-02-24基金项目:国家自然科学基金(61001139)作者简介:张小凤(1994-),女,硕士研究生,研究方向为图像处理;刘向阳,副教授,硕导,通讯作者,研究方向为图像与视频分析㊁数据分析和机器学习㊂网络出版地址:http :// /kcms /detail /61.1450.TP.20180224.1525.090.html基于图像超像素分析的图像分割方法张小凤,刘向阳(河海大学理学院,江苏南京211100)摘 要:图像分割是计算机视觉领域的传统问题,也是图像分析和模式识别的关键组成部分㊂传统的聚类图像分割方法是基于单个像素属性进行的图像分割方法,分割的结果有很大的噪声且具有不稳定性㊂针对以上不足,考虑超像素能够较好地描述区域信息,且有利于图像的局部特征的提取与结构信息的表达,提出了基于图像超像素分析的图像分割方法㊂首先利用SLIC 算法将单个像素点聚类为超像素块,其次通过密度峰值聚类算法(DPCA)对超像素块进行聚类,将基于单个像素属性的图像聚类分析改变为基于超像素的分析,可以提高分割结果的稳定性及准确性㊂仿真结果表明,与SLIC 算法和DPCA 进行对比,发现该方法比另外两种方法更稳定且分割效果更好㊂关键词:图像分割;超像素;SLIC 算法;密度峰值聚类算法中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2018)07-0025-04doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2018.07.006Image Segmentation Based on Image Superpixel AnalysisZHANG Xiao -feng ,LIU Xiang -yang(School of Science ,Hohai University ,Nanjing 211100,China )Abstract :Image segmentation is a traditional problem in the field of computer vision and also a key component of image analysis and pat⁃tern recognition.The traditional clustering image segmentation method is based on the single pixel attribute ,and its segmentation result has great noise and is unstable.To resolve the above shortcomings ,in view of the superpixel with better description of the region information ,which is beneficial to extract the local feature of image and to express the structural information ,we propose an image segmentation meth⁃od based on image superpixel analysis.Firstly ,single pixel is clustered into superpixel block by SLIC algorithm ,and then the superpixel block is clustered by the density peak clustering algorithm (DPCA ).Changing the image clustering analysis based on the single pixel at⁃tribute to the analysis based on the superpixel can improve the stability and accuracy of the segmentation result.After the simulation test ,compared with the SLIC algorithm and DPCA ,it is found that the proposed algorithm is more stable and has better segmentation than the other two methods.Key words :image segmentation ;superpixel ;SLIC algorithm ;density peak clustering algorithm0 引 言图像分割是指将图像分割成一些互不重叠的区域,各区域内部具有相同或相近的某些特定属性,而不同区域之间的属性则相差明显,其实质就是按照像素的属性进行聚类的过程[1-2]㊂图像分割是图像处理与计算机视觉领域的基本技术之一,它是图像分析和模式识别的重要组成部分,其目的是为了将图像中人们所感兴趣的部分提取出来,为后续处理分析打下基础[3]㊂因为聚类图像分割方法是一种无监督的机器学习算法,所以在图像分割中应用广泛㊂传统的聚类图像分割方法有k -means 聚类算法[4]㊁模糊聚类算法[5-6]㊁基于密度的聚类算法[7]和谱聚类算法[8]等㊂k -means 聚类算法思想简单,实现方便,但由于其聚类中心的选取具有不确定性,不能得到理想的结果㊂FCM [9-10]作为模糊聚类算法的代表,有很多优点,但也存在聚类数目的选取以及算法迭代复杂度过高等问题㊂基于密度的聚类算法聚类速度快且能够有效处理噪声点,但当聚类的密度不均匀㊁聚类间距相差很大时,聚类质量较差,且可实性很差㊂谱聚类算法只需要数据之间的相似度矩阵,所以对于处理稀第28卷 第7期2018年7月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.28 No.7July 2018疏数据的聚类很有效㊂它是属于图论的范畴,因此不可避免地存在图论分割算法的缺点,当聚类的维度非常高时,谱聚类的运行速度和最终分割结果都会受到影响㊂上述聚类算法都是基于单个像素进行图像分割的,这样可能造成图像分割结果的不稳定性,且有很大的噪音㊂针对这些不足,提出了基于图像超像素分析的图像分割方法㊂该方法是基于超像素对图像进行聚类,因为超像素更有利于局部特征的提取与结构信息的表达,并且能够大幅降低后续处理的计算复杂度[11]㊂首先利用SLIC算法[12]对图像生成超像素并用其代替像素作为图像处理的基本单元[13],然后计算每个超像素的颜色均值,提取超像素的颜色均值㊁聚类中心的空间位置以及颜色均值的方差作为超像素的特征属性,再计算两两超像素之间的距离,得到超像素的距离矩阵㊂最后利用基于密度峰值的聚类算法(DP⁃CA)[14]对超像素进行聚类㊂1 SLIC算法生成超像素超像素[15]是指具有相似颜色㊁亮度㊁纹理等特征的像素组成的有一定视觉意义的不规则像素块,即同一个超像素内的像素具有很大的相似性㊂它是利用像素之间特征的相似性将像素进行分组,用少量的超像素代表大量的像素来表达图片特征㊂而且超像素能捕获图像的冗余信息,降低图像后续处理的复杂度,通常作为图像处理的预处理步骤㊂超像素已经成为计算机视觉领域中的重要技术,广泛应用于图像分割㊁图像分类以及目标跟踪等图像分析领域㊂简单的线性迭代聚类算法(SLIC)[12]能生成大小均匀㊁形状规则的超像素,且边界黏连㊁运算速度和分割质量都优于其他的超像素分割算法㊂SLIC算法主要是应用k-means生成超像素,首先将彩色图片转换为CIELAB颜色空间和空间坐标下的5维特征向量[L a b x y]T,用5维特征向量来构造像素的度量标准,然后对像素进行聚类,完成超像素过程㊂具体步骤如下:(1)初始化种子点:按照设定的超像素个数,在图像内均匀分配种子点㊂假设图片总共有N个像素点,预分割为K个相同尺寸的超像素,那么每个超像素的大小为N/K,则相邻种子点的距离近似为S= N/K㊂(2)在种子点的3×3邻域内,将种子点移到该邻域内梯度值最小的地方㊂这样做的目的是为了避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上,以免影响后续聚类效果㊂(3)在每个种子点周围的邻域内为每个像素点分配类标签,对于每个搜索到的像素点,分别计算它到该种子点的距离,将它分配到与其距离最近的类内㊂重复此步骤直到残余误差收敛㊂这里的距离包括颜色空间和距离空间,搜索范围为2S×2S,相比k-means算法要计算每个像素之间的距离,SLIC算法很大程度上提高了计算的速度㊂距离定义如下:d c=(lj-li)2+(a j-a i)2+(b j-b i)2ds=(xj-xi)2+(y j-y i)2D=d2c+(d s S)2mìîíïïïïïï2(1)其中,d c,d s分别表示颜色距离和空间距离;S表示种子点之间的距离;m表示颜色与空间差异的权重,m越大生成的超像素越紧凑,m越小生成的超像素越不规则,但图像边界黏连很好㊂2 超像素的距离矩阵的构建利用SLIC算法生成超像素后,用超像素代替像素进行聚类㊂对每个超像素计算其颜色均值,用颜色均值㊁超像素的聚类中心的空间位置以及超像素的方差来表示每个超像素的特征属性,因此,每个超像素均可用7维向量来表示其特征属性,记为[l i a i b i x i y i dl i da i db i]T㊂其中l i㊁a i㊁b i表示超像素的颜色分量均值;x i㊁y i表示超像素聚类中心的空间坐标位置;dl i㊁da i㊁db i表示超像素颜色均值三个量的方差㊂其中颜色均值[l i a i b i]T表示超像素之间颜色的相似性,当两个超像素的颜色距离越小时,说明两个超像素的颜色越接近㊂超像素聚类中心的空间位置[x i y i]T表示超像素之间的连通性,当两个超像素聚类中心之间的距离大于S=N/K时,说明两个超像素不相邻,不具有连通性㊂超像素的方差[dl i da i db i]T表示每个超像素的纹理变化程度,当两个超像素的方差的距离越小时,说明两个超像素纹理越相似㊂将每个超像素看成图像处理的基本单元[8],计算两两超像素之间的欧氏距离d ij,形成一个m×m维的矩阵d=(d ij)m×m,其中d ij定义如下:d1=(li-lj)2+(a i-a j)2+(b i-b j)2(2) d2=(xi-xj)2+(y i-y j)2(3) d3=(dli-dl)2+(d a i-d a)2+(d b i-d b)2(4)dij=d1c+γd1s+αd3(5)其中,d1,d1和d3分别表示超像素C i和C j之间的颜色距离㊁中心位置距离和超像素的协方差距离;m 为超像素个数;γ为中心位置权重,当γ越大时,距离㊃62㊃ 计算机技术与发展 第28卷权重较大,但此时图像分割越不稳定,可能把不一样的区域分割在一起,当γ越小时,会把同一个区域分割成多个部分;α为纹理特征权重,当α越大时,图像的纹理分割得越清晰,可能会把同一个区域分成很多小的部分㊂文中当γ的取值范围为[0,1],α取值范围为[0,0.1]时,分割效果最好㊂在以下实验中,将γ,α设置为最佳值㊂3 利用密度峰值聚类算法对超像素进行聚类2014年Alex Rodriguez [14]等提出了基于密度峰值的聚类算法(DPCA )㊂DPCA 的主要思想是计算每个像素的局部密度值ρi 和 距离”δi (δi 是指与具有更高局部密度点的距离),以寻找聚类中心㊂聚类中心具有两个特点:第一,其本身的密度很大,即它被密度均不超过它的邻居所包围;第二,与其他局部密度更大的数据点之间的距离相对更大㊂文中用该算法实现了对超像素的聚类,且详细过程如下所述㊂3.1 计算局部密度和距离超像素的数据集S =C {}i m i =1,I S ={1,2, ,m }为相应的指标集,其中C i 表示相应的超像素的特征属性,d ij 表示超像素C i 和超像素C j 之间的欧氏距离(见式5)㊂对于每个超像素C i ,可以为其定义ρi 和δi :ρi =∑j ∈I S \{}i χ(d ij -d c )(6)其中函数χ(x )=1,x <00,x ≥{0(7)参数d c 为截断距离,使得每个数据点的平均邻居个数约为总数据点的1%~2%㊂由定义可知,ρi 表示S 中与C i 之间的欧氏距离小于d c 的超像素的个数,定义如下:δi =min j i (d ij ),ρj >ρimax j(d ij ),∀j ∈I S ,ρi ≥ρ{j(8)由定义可知,当C i 具有最大局部密度时,δi 表示S 中与C i 距离最大的超像素与C i 之间的距离;否则,δi 表示在所有局部密度大于C i 的超像素中,与C i 距离最小的超像素与C i 之间的距离㊂3.2 确定聚类中心这里把每个超像素看作一个数据点㊂一般选取局部密度较大的且同时有很大 距离”(与最近邻的高局部密度的超像素的距离)的数据点为聚类中心㊂计算综合考虑ρ值和δ值的一个量,定义为:γi =ρi δi ,i ∈I S(9)由定义可知,γ值越大的数据点越有可能为聚类中心㊂因此,只需要对其进行降序排列,然后选取前k 个γ值较大的数据点作为聚类中心,聚类中心对应的数据点编号记为n {}j k j =1,即C n 为第j 个类的中心㊂3.3 数据点归类对于非聚类中心数据点的归类,是按照ρ值从大到小的顺序进行遍历的,它与局部密度比它大的最近邻的数据点为同一个类簇㊂定义p {}i m i =1:p i 表示S 中所有局部密度比C i 大的数据点与C i 最近邻的数据点的编号㊂初始化数据点归类属性标记c {}i m i =1,定义为:c i =k ,C i 为聚类中心-1,{否则(10)即若数据点C i 为聚类中心,则把它归类到第k 个类簇;否则,当c q i=-1时,c q i=c p q ,即把它归类到局部密度比它大的最近邻的数据点所在的类簇中㊂其中q {}im i =1表示数据点局部密度ρ{}i m i =1的降序排列下标序㊂3.4 划分每个类簇中的数据点属性在每个类簇中,数据点又可分为核心点和边缘点㊂首先确定该类簇的边界区域,边界区域内的数据点具有这样的属性,即本身属于该类簇,但在其d c 的领域内包含有其他类簇的数据点㊂对于每个类簇,确定其边界区域后,利用边界区域上的点生成一个平均局部密度上界ρ{}b in ci =1㊂对于每一个数据点,如果ρi <ρb c i,则该数据点为边缘点;否则,为该类簇的核心点㊂4 算法流程文中方法主要包括两步,第一步是利用SLIC 算法对图像进行超像素分割,生成超像素,然后计算每个超像素的颜色均值,提取超像素的特征属性[l i a i b i x i y i dl i da i db i ]T ,之后再利用式5计算两两超像素之间的欧氏距离d ij ,得到超像素的距离矩阵d =(d ij )m ×m ;第二步是把生成的超像素作为图像处理的基本单元,利用基于密度峰值的聚类算法对生成的超像素进行聚类㊂文中算法流程如图1所示㊂首先输入要分割的图像㊁超像素的大小和最终分割类簇,根据图像的大小计算超像素个数,并在图像内均匀分配种子点(等于超像素个数),在聚类中心的2S ×2S 邻域内利用式1计算每个像素到聚类中心的距离D ;然后将每个像素分配到距离其最近的聚类中心所在的类簇中,迭代更新聚类中心的位置,得到超像素,再根据式5计算两两超像素之间的距离d ij ,得到超像素的距离矩阵d =(d ij )m ×m ,并计算每个超像素的局部密度ρi 和与局部密度比它大的最近邻的超像素的距离δi ;最后对超像素进行聚类,输出分割结果㊂㊃72㊃ 第7期 张小凤等:基于图像超像素分析的图像分割方法图1 文中算法流程5 实验结果与分析为了验证该方法的可行性和有效性,选取了一些自然图像和纹理图像进行分割实验,并与SLIC算法和DPCA聚类算法进行了比较㊂5.1 纹理图像的实验结果纹理图像的分割结果如图2所示㊂可以看到,使用SLIC算法进行纹理图像分割不能把区域分割开来;使用DPCA聚类算法对图像进行分割会产生很大的噪声,并且把同一区域分割成很多小的部分㊂图(d)是文中算法的分割结果㊂对于每种对比算法,都将内部参数设置为最佳;对于文中算法,将超像素的大小设置为K=80或K=100,从上至下分别取γ=0.5,α=0.05,γ=0.5,α=0.001㊂由实验结果可以看到,文中算法得到的分割结果要优于其他两种方法㊂图2 纹理图像的图像分割结果5.2 自然图像的实验结果自然图像的图像分割结果如图3所示㊂可以看到,使用SLIC算法进行图像分割不能把目标物与背景分割开来;图(c)中,第一张图DPCA聚类算法未能把目标物分割出来,其他两张图的分割结果也都有很大的噪声;图(d)是文中算法分割结果㊂将超像素的大小设置为K=80或K=100,从上至下分别取γ=0.1,α=0.05,γ=0.5,α=0.01,γ=0.1,α=0.01㊂由仿真实验结果可看出,文中算法能够很好地将目标物与背景分割出来,且有相对较好的分割效果㊂图3 自然图像的图像分割结果5.3 算法存在的不足图4中,图(a)㊁(c)为原始图像,图(b)㊁(d)为文中算法分割结果㊂从图(b)可看出,因为目标物的颜色不相似,小狗身上的黑色区域不连通,该算法不能把目标物分割开㊂而在对超像素进行聚类的过程中,缺乏对空间信息的考虑,所以对这类图像进行图像分割时,会把原本应该分割成同一区域的分割成了很多部分,达不到分割的效果㊂从图(d)可看出,天空㊁白云和山脉分割效果较好,而目标物因为与背景颜色很相近,未把它分割出来㊂这些缺点也是后续要继续努力的地方㊂图4 文中算法分割结果6 结束语针对传统图像分割方法基于单个像素对图像进行分割造成的分割结果不稳定等问题,提出了一种基于图像超像素分析的图像分割方法㊂通过构建超像素的距离矩阵,将SLIC算法与DPCA聚类算法相结合,实现对图像的分割㊂实验结果表明,该方法有较好的分割效果,能够将目标物和背景清晰地分割开㊂但该方(下转第47页)㊃82㊃ 计算机技术与发展 第28卷参考文献:[1] BAR -SHALOM Y ,FORTMANN T E.Tracking and data as⁃sociation [M ].[s.l.]:Academic Press ,1988.[2] BAR -SHALOM Y ,LI X R ,KIRUBARAJAN T.Estimationwith applications to tracking and navigation [M ].New York :Wiley -Interscience ,2001.[3] HALL D L.Mathematic techniques in multi -sensor data fu⁃sion [M ].Boston ,MA :Artech House Publishers ,1992.[4] KALMAN R E.A new approach to linear filtering and pre⁃diction problems [J ].Journal of Basic Engineering Transac⁃tions ,1960,82:35-45.[5] SIMON D.Optimal state estimation [M ].New York :Wiley -Interscience ,2006.[6] 韩崇昭,朱洪艳,段战胜.多源信息融合[M ].第2版.北京:清华大学出版社,2010.[7] ARULAMPALAM M S ,MASKELL S ,GORDON N ,et al.A tutorial on particle filters for online nonlinear /non -Gaussi⁃an Bayesian tracking [J ].IEEE Transactions on Signal Pro⁃cessing ,2002,50(2):174-188.[8] CAPPE O ,GODSILL S J ,MOULINES E.An overview ofexisting methods and recent advances in sequential Monte Carlo [J ].Proceedings of the IEEE ,2007,95(5):899-924.[9] JULIER S ,UHLMANN J K.Unscented filtering and nonlin⁃ear estimation [J ].Proceeding of the IEEE ,2004,92(2):401-422.[10]TO K ,XIONG K.Gaussian filters for nonlinear filteringproblems [J ].IEEE Transactions on Automatic Control ,2000,45(5):910-927.[11]ARASARATNAM I ,HAYKIN S ,ELLIOTT R J.Discrete -time nonlinear filtering algorithms using Gauss -Hermitequadrature [J ].Proceedings of the IEEE ,2007,95(5):953-977.[12]ARASARATNAM I ,HAYKIN S.Square -root quadratureKalman filtering [J ].IEEE Transactions on Signal Process⁃ing ,2008,56(6):2589-2593.[13]周东华,席裕庚,张钟俊.非线性系统的带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波[J ].控制与决策,1990,5(5):1-6.[14]周东华,席裕庚,张钟俊.一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器[J ].自动化学报,1991,17(6):689-695.[15]付梦印,邓志红,闫丽萍.Kalman 滤波理论及其在导航系统中的应用[M ].北京:科学出版社,2010:100-103.[16]范文兵,刘春风,张素贞.一种强跟踪扩展卡尔曼滤波器的改进算法[J ].控制与决策,2006,21(1):73-76.[17]张文玲,朱明清,陈宗海.基于强跟踪UKF 的自适应SLAM 算法[J ].机器人,2010,32(2):190-195.[18]胡昌华,张 琪,乔玉坤.强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用[J ].自动化学报,2008,34(12):1522-1528.[19]马丽丽,贺 姗,陈金广.强跟踪求积分卡尔曼滤波算法[J ].计算机工程与设计,2014,35(5):1802-1806.[20]钱华明,葛 磊,黄 蔚.一种改进的强跟踪滤波算法[J ].应用科学学报,2015,33(1):32-40.(上接第28页)法也存在一定的不足,未来做进一步改进,把SLIC 算法和DPCA 聚类算法更好地结合在一起,使分割效果达到更好㊂参考文献:[1] 何 俊,葛 红,王玉峰.图像分割算法研究综述[J ].计算机工程与科学,2009,31(12):58-61.[2] 张旭东,吕言言,缪永伟,等.基于区域协方差的图像超像素生成[J ].计算机科学,2016,43(5):318-322.[3] STOCKMAN G ,SHAPIRO L puter vision [M ].[s.l.]:Prentice Hall ,2001:201-213.[4] KANUNGO T ,MOUNT D M ,NETANYAHU N S ,et al.Anefficient k -means clustering algorithm :analysis and imple⁃mentation [J ].IEEE Transactions on Pattern Analysis &Ma⁃chine Intelligence ,2002,24(7):881-892.[5] SON L H ,CUONG B C ,LANZI P L ,et al.A novel intu⁃itionistic fuzzy clustering method for geo -demographic anal⁃ysis [J ].Expert Systems with Applications ,2012,39(10):9848-9859.[6] 周文刚,孙 挺,朱 海.一种基于自适应空间信息改进FCM 的图像分割算法[J ].计算机应用研究,2015,32(7):2205-2208.[7] ESTER M ,KRIEGEL H P ,SANDER J.et al.A density -based algorithm for discovering clusters a density -based al⁃gorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise [C ]//International conference on knowledge dis⁃covery and data mining.[s.l.]:AAAI Press ,1996:226-231.[8] 李志梅,肖德贵.改进的快速模糊聚类图像分割算法[J ].计算机仿真,2009,26(8):212-215.[9] 关 昕,周积林.基于改进谱聚类的图像分割算法[J ].计算机工程与应用,2014,50(21):184-188.[10]曾 山.模糊聚类算法研究[D ].武汉:华中科技大学,2012.[11]宋熙煜,周利莉,李中国,等.图像分割中的超像素方法研究综述[J ].中国图象图形学报,2015,20(5):599-608.[12]ACHANTA R ,SHAJI A ,SMITH K ,et al.SLIC superpixelscompared to state -of -the -art superpixel methods [J ].IEEE Transactions on Pattern Analysis &Machine Intelligence ,2012,34(11):2274-2282.[13]由柏娇.一种基于超像素的彩色图像分割算法[D ].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2015.[14]RODRIGUEZ A ,LAIO A.Machine learning :clustering byfast search and find of density peaks [J ].Science ,2014,344(6191):1492-1496.[15]REN X ,MALIK J.Learning a classification model for seg⁃mentation [C ]//Ninth IEEE international conference oncomputer vision.Nice ,France :IEEE ,2003:10-17.㊃74㊃ 第7期 贺 姗等:改进的强跟踪求积分卡尔曼滤波算法。
基于超像素分割的图像分割技术研究
基于超像素分割的图像分割技术研究在计算机视觉领域中，图像分割一直是一个重要的研究方向。
简单地说，图像分割的目的是将图像中的像素分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似的颜色、纹理或其他特征。
图像分割技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器人、医学影像等领域中。
近年来，随着深度学习等技术的发展，图像分割的精度和效率不断提高。
其中，基于超像素分割的图像分割技术受到越来越多的关注。
超像素是指将图像中相邻的像素聚合成一个紧密连接的区域，这些区域称为超像素。
与原始像素相比，超像素具有更强的语义信息，能够更好地表示图像中的物体或区域。
因此，采用超像素进行图像分割能够提高分割的效率和准确性。
基于超像素分割的图像分割技术主要包括以下几个步骤：1. 超像素分割超像素分割的目的是将原始像素聚合成超像素。
常用的超像素分割算法包括 SLIC、CISE、SEEDS 等。
SLIC 算法是一种基于均值漂移的算法，能够实现快速的超像素分割。
CISE 算法是一种基于区域生长的算法，能够生成质量较高的超像素。
SEEDS 算法是一种迭代算法，能够在较短的时间内生成高质量的超像素。
2. 物体或区域检测经过超像素分割后，每个超像素都包含一些像素，并且具有一定的语义信息。
接下来的任务就是将这些超像素组合成具有意义的物体或区域。
物体或区域检测的方法很多，包括基于颜色直方图、纹理特征、深度特征等。
常用的物体或区域检测算法包括GrabCut、Felzenszwalb 算法，以及基于深度学习的 RCNN、Mask R-CNN 等。
3. 分割结果后处理分割结果后处理是为了进一步提高分割的精度和效果。
常用的后处理方法包括形态学运算、像素级语义分割、边缘连接等。
形态学运算是一种基于数学形态学理论的运算，能够改善分割结果中的噪声和空洞。
像素级语义分割利用已有的语义分割模型，对分割结果进行语义分割。
边缘连接算法主要用于解决分割结果中的边缘断裂问题。
基于超像素技术的图像分割算法研究
基于超像素技术的图像分割算法研究随着计算机技术的不断发展，图像分割算法已经成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。
而基于超像素技术的图像分割算法，则是近年来发展较为迅猛的一种方法。
本文将对基于超像素技术的图像分割算法进行研究，以期对该方法的优缺点、应用、未来研究方向等方面进行全面的探讨。
1. 超像素技术的基础概念超像素技术，又称为超像素分割（superpixel segmentation），是指将一幅图像分割成一组区域，其中每一组区域都包含像素，这些像素在颜色、纹理和空间上具有较好的连续性。
与像素相比，超像素具有较小的数量和更大的空间尺度，因此超像素分割可以很好地驾驭图像的复杂度，从而可以提高图像分割的效率。
目前，有很多种基于超像素技术的图像分割算法，其中最为经典的是SLIC算法。
2. 常用的基于超像素技术的图像分割算法SLIC算法是基于K-means聚类的一种超像素算法。
该算法的主要思想是通过使用K-means算法将图像的像素聚类成若干个超像素，从而达到分割图像的目的。
相比于传统的K-means算法，SLIC算法在选择聚类中心和计算距离时，考虑了像素的空间位置信息，因此可以更加准确地将图像分割成若干个区域。
此外，为了保证分割结果的平滑度，SLIC算法在计算超像素中心时，采用了距离加权的方法，从而减少了图像分割过程中出现的过度分割或欠分割现象。
除了SLIC算法之外，还有很多其他的基于超像素技术的图像分割算法，比如SEEDS算法、LSC算法等等。
3. 基于超像素技术的图像分割算法的应用基于超像素技术的图像分割算法，可以应用于很多领域。
比如，在医学领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行病灶分割、器官分割等任务；在自动驾驶领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行道路分割、障碍物检测等任务；在数字图书馆领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行文献图片中文字、图形的自动分割等任务。
4. 基于超像素技术的图像分割算法的优缺点相比于传统的像素级图像分割算法，基于超像素技术的图像分割算法具有如下优点：①改善了图像分割结果的平滑度，减少了过度分割或欠分割现象；②提高了图像分割的效率，减少了计算量；③增强了图像分割算法对于高层次语义信息的表达能力。
基于超像素的遥感图像并行分割算法
基于超像素的遥感图像并行分割算法第一步是超像素生成。
超像素是指将图像划分为若干个相似的连续像素块的方法，可以减少图像中的冗余信息，提高分割效果。
常用的超像素生成方法包括基于区域的算法（如SLIC算法）和基于图的算法（如TurboPixels算法）。
算法首先对图像进行预处理，然后根据像素的相似性将图像划分为超像素。
第二步是特征提取。
特征是用来描述图像中物体的属性或特点的量化信息，可以用于区分不同类别的像素。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在超像素分割中，可以使用各个超像素的平均颜色值、纹理特征或边缘信息作为特征。
第三步是相似度计算。
相似度计算是用来度量两个像素或超像素之间的相似程度，可以通过计算它们之间的颜色差异、纹理差异等来得到。
常用的相似度计算方法包括欧式距离、马哈拉诺比斯距离等。
最后一步是并行分割。
并行分割是指同时对图像的多个部分进行分割的过程，可以大大提高分割速度。
在并行分割中，可以使用多线程或GPU 并行计算来加速算法的运行。
算法将相邻的超像素进行相似度比较，并通过合并相似的超像素来实现分割。
在合并超像素时，可以使用图像分割算法（如阈值分割算法、聚类算法等）来确定分割结果。
总结起来，基于超像素的遥感图像并行分割算法通过超像素生成、特征提取、相似度计算和并行分割的步骤来实现。
该算法可以提高分割效果和运算速度，适用于处理大规模遥感图像数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于平面超像素的图像分割算法
作者：韩冬越
来源：《软件导刊》2016年第03期
摘要：针对以像素为节点建立图模型进行图像分割颇为耗时的弊端，提出了一种基于平面超像素图割的图像分割方法，并应用于图像分割。
首先用改进的分水岭算法将图像分割成区域一致性小区域（超像素），用分割得到的超像素作为图的节点构建图模型；以每个超像素的灰度值代表所在分块的全部像素点参数；最后用图割算法达到最优分割。
该算法以极少数超像素代替海量像素，在得到较好分割结果的同时，极大地缩短了运行时间。
关键词：分水岭算法；超像素分割算法；图像分割；图像处理
中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）003-0057-02
作者简介：韩冬越（1989-），女，辽宁辽阳人，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为计算机图像处理。
0 引言
目前，图像分割领域中涌现了多种方法，这些方法均可应用于医学图像并得到了国内外学者的广泛关注。
Boykov等[1]提出基于图割的图像分割，利用图论中的组合优化技术，将图像中的目标对象按照一定的相似性准则，分成语义不同的目标区域，进而提取感兴趣目标对象的形状轮廓。
用图割进行图像分割，其主要任务是对目标对象所在图像区域的像素分布特征进行标注，这显然减少了像素标注的数目，可提高图像处理速度。
Li等[2]通过使用分水岭变换对图像进行预分割，将原始图像预分割为多个小的可分辨区域，用这些小的区域构造图割中所需的标注结点，再使用图割算法获取目标对象的边缘形状轮廓。
Ren等[3]提出超像素理论将这些预先分割的小区域等同于单个像素点，将图像平面分割成多个均匀小块，再通过分类技术对这些小块内的像素进行聚类和相似性分析，在保证超像素边界充分接近又不互相重叠的状态下，完成对图像的预分割。
本文以超像素作为处理单元，对图像进行分水岭预处理，再与图割算法相结合，完成图像分割。
1 相关工作
1.1 超像素分割
早期的图像处理中，常用二维矩阵的方式来表示图像，不考虑图像像素间的空间位置关系。
2003年，Ren等[3]首次提出超像素的概念。
所谓超像素，是指具有类似纹理、颜色、亮度等特性的图像块。
图像的超像素化是对平面图像中的像素进行分组聚类，使得一个超像素内的像素在亮度、灰度、色彩和纹理上具有某种程度的相似性，并使得超像素内部像素分布能量较低，而超像素之间却具有一定程度的不相似性，且在区域边界上具有较高的能量分布。
因此，超像素的划分要保证超像素边界的光滑性和连续性，同时还要保证内部区域的相似性和毗邻区域的不相似性。
超像素算法分割示例如图1所示。
1.2 基于距离的分水岭分割算法
传统的分水岭算法[4-5]常用于图像预分割，能够准确地获得分割对象的边缘，为后期分割提供较好的初始分割，算法实现简单，能够得到单像素并且封闭的分水岭。
但是原始信号中噪声的影响会在梯度图中造成许多虚假的局部最小值，由此造成过分割现象。
因此，可通过如下方法消除这些微弱噪声的影响：首先对图像进行均值滤波，然后利用Sobel算子与图像做卷积，并计算边缘像素与非边缘像素的距离。
由于最终的分割结果受预分割图像中超像素数目的影响（分割数目太多会降低处理速度，且最终的目标边缘不够精细；分割数目太少则得不到精确的分割结果，使得部分背景被划分为前景），因而本文将变换后的图像再次做分水岭变换，在此基础上采用彩色图像梯度算法改进传统分水岭算法，以进一步消除光照等噪声的影响。
实验结果证明，改进的分水岭算法使得分割目标的边缘较传统分水岭算法更为精确，同时加快了后续分割速度，整体提升了处理效率和效果。
2 平面图像的超像素化
改进的分水岭算法[4-6]能够将图像快速划分成区域一致性描述的若干分块，各分块内像素的灰度均值可作为该分块内像素点的典型代表来进行后续分割，而且在几何上各分块间仍然保持着相应的拓扑关系，因而可以运用基于图割的迭代来进行切割。
利用改进分水岭算法生成的超像素图像块如图2所示。
基于这些超像素构建 Graph Cuts 模型[7-8]，相较于传统的基于像素的构建方式，可以大大减少加权图拓扑结构中的节点和权值边的数目，进而可以节省大量的内存开销和计算负担。
将待分割图像看作是一个加权无向图，如图3所示。
根据以上定义，通过迭代的方法求解如下：①利用改进的分水岭算法将输入图像进行预分割，用超级像素块代替像素作为节点构造网络图；②图像超像素化，求各个超像素块的灰度值均值；③计算超级像素块与每一类的距离，用图割分割，更新每一类的高斯分布及参数，继续循环，直至收敛。
3 算法性能及分析
本文利用图像分割中的超像素分割理念，结合图像的图割技术分割出目标图像，用超像素生成化算法对原图像进行像素的再次划分，将通过分水岭灰度标记法转化后的能量函数，作为图割优化的能量函数，并实现对目标图像轮廓的分割。
图4为图2（a）的最终分割结果。
利用该方法对图像超像素化后，像素个数远小于原始图像的像素个数，为图割分割减少了大量的待处理信息，因而可在保证目标轮廓提取精度的前提下，提高图像分割处理效率。
本文在利用分水岭做预处理时，采用彩色梯度求解方法，不仅适用于灰度图像处理，也适用于彩色图像的目标轮廓提取。
但由于处理图像的数量级较小，算法还有很大的提升空间。
4 结语
本文针对图像分割提出了一种分割方法。
首先利用改进的分水岭算法对输入图像进行预分割，获得图像的若干子区域，将这些子区域描述为超像素，用超级像素块代替像素点作为后续图切分带权图中的节点，以加快分割速度。
参考文献：
[1] BOYKOV Y，KOLMOGOROV V.An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms for energy minimization in vision[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2004，26（9）：1124-1137.
[2] LI C M，XU C Y，GUI C F，et al.Level set evolution without reinitialization：a new variational formulation[C].Proc of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2005：430-436.
[3] REN XIAO-FENG，MALIK J.Learning a classification model for segmentation[C].Proc of the 9th IEEE International Conference on Computer Vision，2003：10-17.
[4] 陈丽芳，刘一鸣，刘渊.融合改进分水岭和区域生长的彩色图像分割方法[J].计算机工程与科学，2013，35（5）：93-98.
[5] RAFAELC GONZALEZ，RICHARDE WOODS，STEVENL EDDINS.数字图像处理[M].阮秋琦，译.北京：电子工业出版社，2005.
[6] ANDREW SENIOR，REIN-LIEN HSU，MOHAMED ABDEL MOTTALEB，et al.Face detection in color images[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2002，24（5）：696-706.
[7] JIFENG NING，LEI ZHANG，DAVID ZHANG，et al.Interactive image segmentation by maximal similarity based region merging[J].Pattern Recognition，2009（2）：1-12.
[8] JIANBING SHEN，YUNFAN DU，WENGUAN WANG，et zy random walks for superpixel segmentation[J].IEEE transactions on image processing，2014，23（4）：1451-1462.
（责任编辑：孙娟）。