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基于模糊理论的图像分割算法改进与应用

赵甜雨  
【摘要】:图像分割是图像处理的主要环节之一,主要是基于灰度、颜色相关的特征对图像进行划分,从而形成一定连续区域,提取出目标物体的一种行为。由于图像通常会表现出不确定性,尤其是遥感图像的“同物异谱、同谱异物”问题、噪声干扰问题,使得传统的分割方法往往不能获得理想的分割效果,对其后续的目标识别产生不良影响。为解决图像像素归属的模糊性和不确定性问题,一些学者引入了模糊数学方法。模糊C-均值聚类(FCM)方法在图像分割领域有明显的优势,如收敛速度快,操作简单,受到广泛关注,但仍受噪声影响敏感,分割精度仍需进一步提高。卷积神经网络作为深度学习代表算法之一,可以从大数据中进行大规模任务驱动的特征学习。然而,典型的深度学习是一个完全确定性的模型,它受数据不确定性的影响较大。因此,稳定、鲁棒和准确的图像分割依然具有较大的挑战。目前已有模糊理论与深度学习结合的图像处理算法,但鲜少用于图像分割领域,且这些算法仍有众多问题需要研究和解决。为此,本文主要研究了图像分割过程中图像数据不确定性的描述、模糊聚类算法的改进以及将深度学习中的卷积神经网络与模糊理论相关算法相结合。主要研究工作概括如下:(1)由于像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,因此本文引入空间上下文的可靠性度量,建立了一种改进的模糊C均值聚类算法:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、脑磁共振图像、含噪交通标志图像和遥感图像四类数据测试聚类算法性能,结果表明,所提算法在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节。(2)将模糊学习的概念引入到深度学习中以克服固定表示的缺点,实现提高分割精度。图像数据通常具有很大的不确定性,这与成像设备等多种因素有关,使得传统的分割方法受到很大的限制。以深度学习为代表的现有语义分割方法取得了突破性进展。深度卷积神经网络,是一个完全确定性的模型,无法很好地描述遥感图像的不确定性。因此提出了一种新的结合模糊逻辑单元的深度神经网络,该网络集成了卷积单元和模糊逻辑单元。卷积单元用于提取具有不同比例的判别特征,从而为像素级图像分割提供全面的信息。模糊逻辑单元用于处理各种不确定性并提供更可靠的分割结果,并且每个单元都通过高斯模糊函数在特定的图像比例下处理特征图。通过在高光谱遥感数据集上进行实验,结果表明,所提算法具有更高的分割精度和更好的性能。


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