融合边缘优化SLIC和A*算法的影像镶嵌线提取

针对遥感影像自动提取镶嵌线穿过独立地物损害地物完整性的问题,提出融合边缘信息优化SLIC和A*算法的影像镶嵌线提取方法。首先,提取影像边缘信息,并将边缘强度因子与影像光谱信息融合;然后,使用优化的简单线性迭代聚类方法对重叠区域影像进行超像素分割,获取地物完整的超像素,并利用数学形态学算子去除孤立噪声与不完整边界;最后,采用曼哈顿距离启发函数提升A*算法的镶嵌线提取效率,获取最优的镶嵌线提取。分析结果表明,该方法可有效提取影像镶嵌线,避免镶嵌线通过独立建筑物,满足后期正射影像制作要求。

基于自适应超像素分割的点刻式DPM区域定位算法研究

为解决点刻式直接零件标志(Direct part mark,DPM)码基本单元分割困难、区域定位欠精确等问题,提出使用超像素分割和谱聚类相结合的算法,对含有DPM区域的图像进行初步分割和精确定位.首先为提高超像素分割的准确、快速和完整性,本文利用近邻传播聚类思想实现自动聚类得到超像素区域,并引入边缘置信度调整超像素边缘,形成自适应边缘简单线性迭代聚类(Adaptive edge simple linear iterative clustering,AE-SLIC)算法.该算法改进了简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割算法存在的未明确界定超像素区域边缘信息和分割数目无法自适应确定等问题;其次,将超像素作为谱聚类中图的顶点进行二次聚类,DPM区域内超像素因相似度高而被聚集为一类,从而完成点刻式DPM区域的精确定位.经实验测试和分析,本文算法得到的超像素分割结果在完整性、运算复杂度等方面优于常见的超像素分割算法.与基于像素点运算的传统定位算法相比,本文算法具有良好的实时性、定位准确率和鲁棒性.

一种改进的基于SLIC的自适应GrabCut算法

图像分割是对图像进行分析的关键步骤,是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理过程,也是计算机视觉的基础技术之一。计算复杂度是判断图像分割算法好坏的重要标准,降低算法复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一。针对GrabCut算法计算复杂度高、耗时长等缺点,提出了一种改进的基于简单线性迭代聚类(SLIC)的自适应GrabCut算法。通过激光雷达获取用户交互信息,采用阈值法得到包含目标的外截矩形框,并将其设为感兴趣区域,然后采用SLIC算法对感兴趣区域作预处理,最终构建精简的GraphCut网络图并进行图像分割。试验结果证明,该算法缩小了SLIC预处理的图像区域,减少了图的节点数,降低了错误率,提高了目标边缘信息提取的精确度。

基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法

由于简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Cluster,SLIC)只考虑了颜色和空间信息导致分割不准确且边界附着度不高,且人工预设的超像素块数也会影响后续分割效果,提出了一种基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法。先使用图像复杂度衡量图像分割的难易程度,根据自适应计算合适的图像分割块数,再基于SLIC算法把局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)纹理特征纳入相似性度量,提高SLIC算法分割精度。实验结果表明,本文方法与SLIC算法相比有更高的评价指标。