一种对空中目标图像自适应分割方法

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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点云常⽤分割⽅法点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对⼆维图像最⼤优势的体现。

点云分割的⽬的是提取点云中的不同物体，从⽽实现分⽽治之，突出重点，单独处理的⽬的。

⽽在现实点云数据中，往往对场景中的物体有⼀定先验知识。

⽐如：桌⾯墙⾯多半是⼤平⾯，桌上的罐⼦应该是圆柱体，长⽅体的盒⼦可能是⽜奶盒......对于复杂场景中的物体，其⼏何外形可以归结于简单的⼏何形状。

这为分割带来了巨⼤的便利，因为简单⼏何形状是可以⽤⽅程来描述的，或者说，可以⽤有限的参数来描述复杂的物体。

⽽⽅程则代表的物体的拓扑抽象。

于是，RanSaC算法可以很好的将此类物体分割出来。

1、RanSaC算法 RanSaC算法（随机采样⼀致）原本是⽤于数据处理的⼀种经典算法，其作⽤是在⼤量噪声情况下，提取物体中特定的成分。

下图是对RanSaC算法效果的说明。

图中有⼀些点显然是满⾜某条直线的，另外有⼀团点是纯噪声。

⽬的是在⼤量噪声的情况下找到直线⽅程，此时噪声数据量是直线的3倍。

如果⽤最⼩⼆乘法是⽆法得到这样的效果的，直线⼤约会在图中直线偏上⼀点。

关于随机采样⼀致性算法的原理参考博客： 这个算法就是从⼀堆数据⾥挑出⾃⼰最⼼仪的数据。

所谓⼼仪当然是有个标准（⽬标的形式:满⾜直线⽅程？满⾜圆⽅程？以及能容忍的误差e）。

平⾯中确定⼀条直线需要2点，确定⼀个圆则需要3点。

1. 平⾯中随机找两个点，拟合⼀条直线，并计算在容忍误差e中有多少点满⾜这条直线2. 重新随机选两点，拟合直线，看看这条直线是不是能容忍更多的点，如果是则记此直线为结果3. 重复步骤⼆（循环迭代）4. 迭代结束，记录当前结果算法的优点是噪声可以分布的任意⼴，噪声可以远⼤于模型信息。

这个算法有两个缺点，第⼀，必须先指定⼀个合适的容忍误差e。

第⼆，必须指定迭代次数作为收敛条件。

综合以上特性，本算法⾮常适合从杂乱点云中检测某些具有特殊外形的物体。

PCL中基于RanSaC的点云分割⽅法：1. //创建⼀个模型参数对象，⽤于记录结果2. pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);3. //inliers表⽰误差能容忍的点记录的是点云的序号4. pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);5. // 创建⼀个分割器6. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;7. // Optional8. seg.setOptimizeCoefficients (true);9. // Mandatory-设置⽬标⼏何形状0. seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);1. //分割⽅法：随机采样法2. seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);3. //设置误差容忍范围4. seg.setDistanceThreshold (0.01);5. //输⼊点云6. seg.setInputCloud (cloud);7. //分割点云8. seg.segment (*inliers, *coefficients);除了平⾯以外，PCL⼏乎⽀持所有的⼏何形状。

卫星遥感图像处理中的图像分割算法使用技巧探究图像分割算法是卫星遥感图像处理中的重要环节，其作用是将图像分割成不同的区域或对象，以便更好地获取地理信息。

在卫星遥感图像处理中，图像分割算法的准确性和效率是至关重要的。

本文探究了卫星遥感图像处理中常用的图像分割算法以及使用技巧，旨在提供对于该领域的初学者以及研究人员有关卫星遥感图像处理中图像分割算法使用的指导。

一、图像分割算法的基本概念及分类图像分割是指将图像划分为若干互不相交的区域，每个区域内的像素具有相似的特性。

在卫星遥感图像处理中，常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、区域增长法、边缘检测法以及基于机器学习的分割等。

1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单且常用的分割算法。

该算法将图像的灰度值与设定的阈值进行比较，根据阈值的大小决定像素属于前景或背景。

常见的阈值分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法以及基于直方图的阈值法等。

2. 区域增长法区域增长法是一种基于像素的分割算法，其原理是从种子点开始，根据预设的条件逐步扩展区域。

该算法通常需要提前设定一些种子点，并利用像素之间的相似性进行区域的扩张，直到满足停止条件。

区域增长法通常能更好地适应图像的复杂结构。

3. 边缘检测法边缘检测法是通过检测图像中不连续的强度变化来实现图像分割的算法。

该算法可通过检测图像中的边缘来分割出不同的区域。

常见的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。

4. 基于机器学习的分割基于机器学习的分割算法是近年来发展起来的一种先进的图像分割方法。

该算法通过训练模型，自动从图像中学习分割的规则。

常见的机器学习算法包括K-means聚类、支持向量机（SVM）、随机森林和深度学习等。

二、卫星遥感图像处理中图像分割算法的使用技巧在卫星遥感图像处理中，图像分割算法的使用技巧是影响分割结果准确性和效率的关键。

以下是一些在卫星遥感图像处理中使用图像分割算法的技巧：1. 选择适合的图像分割算法不同的图像分割算法适用于不同的图像特性和任务需求。

空中目标序列ISAR图像质量评价方法
杜豫冬;李刚;陆和军;周志飞;李云湘
【期刊名称】《指挥信息系统与技术》
【年(卷),期】2017(008)004
【摘要】针对现有逆合成孔径雷达(ISAR)图像质量评价方法无法对多幅不同时段的ISAR图像进行评价的问题,结合ISAR成像机理和空中目标ISAR序列图像特点,借鉴光学图像和合成孔径雷达(SAR)图像质量评价标准,提出了一种空中目标序列ISAR图像质量评价方法.该方法在传统质量评价标准基础上,采用基于小波功率谱的评价指标,可对ISAR图像散焦模糊程度进行相对有效的评判.仿真试验和实测数据处理结果验证了该方法的有效性.
【总页数】5页(P59-63)
【作者】杜豫冬;李刚;陆和军;周志飞;李云湘
【作者单位】解放军31011部队北京100089;解放军31011部队北京100089;中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007;解放军31011部队北京100089;解放军31011部队北京100089
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.基于电磁散射模型的ISAR空中目标欺骗干扰方法 [J], 赵博;周峰;保铮
2.序列虹膜图像质量的评价方法 [J], 刘伟;童勤业
3.空中目标序列ISAR图像质量评价方法 [J], 杜豫冬;李刚;陆和军;周志飞;李云湘
4.ISAR 图像质量评估方法 [J], 句彦伟;张燕
5.基于超分辨ISAR成像的空中目标自动识别 [J], 许人灿;刘朝军;黄小红;陈曾平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

AFM图像分割的自适应方法实验研究AFM(Atomic Force Microscopy)是一种表征材料表面形貌，获得原子尺度的高分辨率三维图像信息的非接触扫描热力学显微镜。

AFM技术广泛应用于化学、材料学、生物学、医学等各领域的研究中。

AFM图像处理是分析AFM图像信息的重要步骤，分割是其中的一个主要步骤。

AFM图像分割是将图像中的不同部分分割成不同的区域，以便于对目标物体进行精确分析和定量化研究。

因为AFM图像的噪声较大，而且表面形貌的连续变化比较剧烈，因此，对AFM图像进行分割是比较困难的。

目前，AFM图像分割的自适应方法已经得到了广泛的应用。

该方法能够根据图像的特点，自动选择适合的算法参数，提高算法的稳定性和分割精度。

下面，本文将从基本原理、方法分类、实验研究、应用前景等方面，对AFM图像分割的自适应方法进行详细的介绍。

一、基本原理AFM图像分割的自适应方法的基本原理是利用图像的内在特性和统计规律，运用适当的算法，将图像分割成不同的区域。

判定不同区域的标准主要是图像的亮度、颜色和纹理等视觉特征，一般采用基于像素、基于领域和基于特征的方法。

其中，基于像素的方法主要是利用像素的属性值进行分割，如阈值法。

基于领域的方法是通过确定像素周围的邻域范围，选取合适的特征作为输入，根据邻域内像素的值进行分割。

基于特征的方法是通过提取图像的纹理、几何形状、灰度直方图等特征，来表征不同区域之间的差异，识别出图像中不同的部分。

二、方法分类目前，常用的AFM图像分割自适应方法主要包括阈值法、区域生长法、基于统计的方法、基于能量泛函的方法、图像分水岭法、模型分割法等。

下面我们将按照方法的不同，对它们进行详细的介绍。

（一）阈值法阈值法是将图像分成两个部分：大于或等于阈值的像素部分为一个目标区域，小于阈值的像素部分为背景区域。

阈值的选择对分割结果影响很大，传统的手动选择阈值方法很容易受到人为因素的干扰，自适应阈值法则可以根据像素点周围的灰度范围进行动态选择，提高分割的稳定性。

自适应阈值分割算法自适应阈值分割算法是一种常用的图像分割算法，可以根据图像的局部特征来确定合适的阈值，从而实现图像的分割。

自适应阈值分割算法主要分为以下几个步骤：1. 图像预处理：首先对原始图像进行预处理，可以使用滤波器进行平滑处理，去除图像噪声，减小图像中的干扰因素。

2. 计算图像的局部均值：将图像分成若干个大小相等的区域，计算每个区域的像素值平均值，得到图像的局部均值。

3. 计算局部方差：对于每个区域，计算该区域内像素值的方差，得到图像的局部方差。

4. 计算局部阈值：根据图像的局部均值和局部方差，计算每个区域的局部阈值。

一般情况下，局部阈值可以表示为局部均值加上一个适当系数乘以局部方差。

5. 图像分割：将图像的每个像素与其所在区域的局部阈值进行比较，如果像素值大于局部阈值，则将其分为目标区域；如果像素值小于局部阈值，则将其分为背景区域。

6. 后处理：对于分割后的图像进行一些后处理操作，可以通过腐蚀、膨胀等形态学操作来去除图像中的噪声，使分割结果更加准确。

自适应阈值分割算法的特点是能够根据图像的局部特征来确定阈值，因此对于不同区域具有不同亮度和对比度的图像，该算法能够产生更好的分割效果。

相比于全局阈值分割算法，自适应阈值分割算法更适用于复杂背景或光照不均匀的图像。

除了自适应阈值分割算法，还有一些其他的图像分割算法，例如基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法、基于水平集的分割算法等。

每种算法都有着各自的优缺点，并适用于不同类型的图像分割任务。

总的来说，自适应阈值分割算法是一种简单而有效的图像分割算法，可以通过计算图像的局部特征来确定合适的阈值，从而实现对图像的准确分割。

它在图像分割领域具有广泛的应用，并且可以结合其他图像处理技术进行进一步的改进和优化。