赵泉华(1978-), 女, 教授, 博士生导师, 从事数字图像处理等研究, E-mail:
王春畅(1994-), 女, 硕士生, 从事数字图像处理的研究, E-mail:
李玉(1963-), 男, 教授, 博士生导师, 从事数字图像处理等研究, E-mail:
传统模糊聚类算法在影像分割过程中仅考虑影像的光谱信息, 所以对噪声比较敏感.对此, 提出基于混合邻域约束项的改进模糊
Traditional fuzzy clustering based segmentation algorithms are sensitive to noise. Therefore, an improved fuzzy
遥感影像分割是进行遥感影像处理工作的前提和关键, 也是遥感影像后续工作的开端和基础[
在诸多模糊聚类算法中, FCM算法灵活敏捷, 计算简便, 在实际的影像分割中应用非常广泛[
尽管FLICM算法在各种改进的FCM算法中因其出色的分割性能得到了广泛认可, 但是, 其构造的局部空间信息仅考虑空间位置上的相互关系, 不足以准确地衡量邻域像素点对中心像素点的影响, 导致影像分割过程中部分细节的丢失以及不稳定的抗噪性. 基于此, 本文提出基于混合邻域约束项的改进FCM算法(mixed neighborhood constraints based fuzzy
其中:
FCM算法在分割时未考虑空间信息, 导致待分割影像的空间特征和光谱特征被孤立, 极易受到噪声和异常值的影响.
分割模型中引入邻域信息是克服噪声影响的主要途径, 邻域信息的引入主要通过计算像素及其邻域内像素的相似度, 常用的相似度定义方式包括余弦相似度[
其中:
1)
2)
3)
式(4)中, 相似度值越大, 表示该属性下两元素越相似. 该相似度能充分表示元素之间的多属性下的邻域关系, 采用不同属性
为准确地衡量邻域像素对中心像素的影响, 从二者光谱特征的角度定义(中心像素的)相似度. 根据式(4), 令
其中:
由式(5)可知, 邻域像素的光谱测度
其中
基于光谱特征相似度的邻域约束项是通过邻域像素光谱测度及邻域像素
为了准确刻画邻域像素与中心像素的相关性, 从二者隶属性的角度定义(中心像素的)相似度. 根据式(4), 令
其中:
将式(10)定义的像素
基于隶属性相似度的邻域约束项是利用邻域像素隶属度
为了更准确地刻画邻域像素对中心像素的影响, 结合两种邻域相似度定义混合邻域约束项. 由式(8)和(13)可知:
综上, 基于光谱特征相似度定义的邻域约束项
为了更好地刻画邻域像素对中心像素的影响, 将混合邻域约束项引入目标函数, 定义基于混合邻域约束项的改进FCM算法, 其目标函数定义如下:
权重
可以看出, 权重参数
为了求得目标函数最优解, 采用拉格朗日乘子法求解目标函数关于隶属度
可得本文算法的隶属度为
聚类中心为
为了验证本文算法的有效性, 分别对模拟影像及真实遥感影像进行分割实验, 并与传统的FCM算法[
为验证本文算法的抗噪性, 在大小为
模拟影像分割
由
为进一步定量评价算法分割精度, 以模板影像各同质区域为标准, 生成各算法分割结果混淆矩阵, 并根据混淆矩阵计算用户精度、产品精度、总精度以及一致性评价Kappa系数, 作为指标来评价分割结果的优劣. 用户精度表示分割结果中每个像素所属的类与影像模板每个像素所属类相同的概率. 产品精度表示与影像模板中的任意像素相比, 分类图上同一像素的分割结果与其一致的条件概率. 总精度表述分割结果中的每个像素与影像模板中对应像素实际类型一致的概率. Kappa系数是综合用户精度和产品精度两个参数提出的一个最终评定指标, 即
其中:
噪声影像及模拟影像分割精度
算法 | 区域1/区域2/区域3/区域4/区域5 | ||
用户精度 | 产品精度 | ||
FCM | 61.3/52.61/45.2/37.5/63.1 | 88.6/34.2/41.4/31.8/78.3 | |
FLICM | 100/93.2/78.3/77.5/95.8 | 95.7/98.7/92.6/78.4/77.6 | |
MNCFCM | 100/98.7/96.2/98.3/99.8 | 97.2/99.0/98.4/98.3/97.8 | |
FCM | 55.2/47.1/38.6/30.3/58.2 | 79.9/27.7/34.0/22.0/74.1 | |
FLICM | 100/92.1/76.2/72.1/99.9 | 96.8/98.7/93.9/77.7/77.3 | |
MNCFCM | 100/96.7/94.1/94.4/99.8 | 95.8/98.0/97.9/96.9/96.7 | |
FCM | 57.3/55.6/47.2/39.4/65.1 | 82.3/36.4/39.1/30.3/79.4 | |
FLICM | 100/92.7/80.2/77.4/97.4 | 95.2/97.6/97.2/81.3/74.6 | |
MNCFCM | 100/97.8/96.4/97.4/99.8 | 97.3/98.0/97.9/98.7/96.5 | |
FCM | 49.4/39.3/39.9/42.8/72.0 | 85.4/19.8/42.6/26.2/73.6 | |
FLICM | 95.9/92.3/76.5/69.8/97.8 | 99.6/92.9/92.3/77.4/72.2 | |
MNCFCM | 99.9/96.7/93.7/93.2/99.7 | 95.6/97.5/97.6/97.1/95.5 |
影像分割总精度及Kappa系数
图像 | 算法 | 总精度/% | Kappa系数 |
FCM | 57.8 | 45.2 | |
FLICM | 89.5 | 87.3 | |
MNCFCM | 100 | 99.7 | |
FCM | 58.3 | 47.1 | |
FLICM | 89.3 | 86.4 | |
MNCFCM | 99.8 | 99.2 | |
FCM | 57.3 | 44.3 | |
FLICM | 90.2 | 86.5 | |
MNCFCM | 99.2 | 98.9 | |
FCM | 52.7 | 40.5 | |
FLICM | 85.4 | 81.7 | |
MNCFCM | 96.6 | 95.8 |
由
为了验证权重参数
参数
由
为进一步验证本文算法定义的邻域约束项的有效性, 从影像模板中截取50
隶属度迭代过程
由
为了验证本文算法的普适性, 选取两幅尺寸为
遥感影像分割结果
真实影像分割难以如模拟影像一般得到标准分割结果, 因此无法计算混淆矩阵. 故利用正确分割率(SA)[
遥感影像分割结果SA值
图像 | FCM算法 | FLICM算法 | 本文算法 |
77 | 90 | 96 | |
68 | 87 | 95 | |
58 | 81 | 94 | |
63 | 92 | 99 |
遥感影像分割一直是影像处理方面的研究热点, 本文提出了一种结合邻域关系的影像分割方法. 从隶属性及光谱属性两方面定义邻域像素与邻域像素均值的相关性, 同时将相关性作为邻域非相似性测度的权重系数, 并利用线性加权的方式将邻域光谱属性和邻域隶属性结合起来. 实验结果表明, 针对不同类型的遥感影像, 将基于隶属性和光谱属性构造的两种邻域约束项相结合得到的混合邻域约束项可以更为准确地反映邻域关系. 两种邻域约束项各有优势, 在细节较为丰富、光谱测度相差较小的影像中, 基于光谱特征相似度的邻域约束项能更好地保留影像细节, 而在光谱测度相差较大的影像中, 基于隶属性相似度的邻域约束项能够充分考虑邻域像素的相互作用, 大幅降低噪声对分割结果的影响, 具有更出色的平滑能力. 实验表明: 本文算法对光谱测度相差较大影像进行分割时, 权值
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