[发明专利]一种海面溢油图像分割方法有效

专利信息
申请号: 201510057812.4 申请日: 2015-02-04
公开(公告)号: CN104574427A 公开(公告)日: 2015-04-29
发明(设计)人: 任鹏;邸萌萌;宋华军 申请(专利权)人: 中国石油大学(华东)
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 青岛联信知识产权代理事务所 37227 代理人: 高洋
地址: 266000 山东省*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明涉及海洋污染处理领域,特别涉及一种海面溢油图像分割方法。具体为构建高阶布尔能量函数,其包含一阶判定项与高阶耦合项。一阶判定项由单像素能量函数项与保边滤波器函数卷积求得,具有较好的保护溢油区域边缘的效果;高阶耦合项能够计算像素子集中的同类成对近邻像素的耦合性,有益于精确地分割出长条状溢油带。构造出的布尔能量函数由最大流/最小割方法求取最小值,能量最小时各布尔变量的取值对应海面溢油图像中溢油区域最优的分割方式。本发明可以在一定程度上克服分割长条状溢油区域过程中边缘扩散现象的影响,提高分割准确性。
搜索关键词: 一种 海面 溢油 图像 分割 方法
【主权项】:
一种海面溢油图像分割方法,包括以下步骤:步骤1:首先设定初始一阶判定项其中,p为像素的标号,Ip为像素p的灰度值,xp是与像素p对应的布尔变量,η为阈值;<mrow><msub><mi>E</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mo>|</mo><mi>w</mi><mo>|</mo></mrow></mfrac><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>p</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>w</mi><mi>k</mi></msub></mrow></munder><mrow><mo>(</mo><msup><mrow><mrow><mo>(</mo><msub><mi>a</mi><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><msub><msup><mi>E</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mi>b</mi><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><msup><mi>E</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msubsup><mi>&lambda;a</mi><mi>k</mi><mn>2</mn></msubsup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(2)中,wk为中心在元素k处邻域大小为(2r+1)×(2r+1)的区域中原始一阶判定项元素集合,|w|为集合wk内原始一阶判定项元素数目,λ为防止ak(xp)过大的标准化参数,ak(xp)和bk(xp)分别如以下两式所示:<mrow><msub><mi>a</mi><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><mfrac><mn>1</mn><mrow><mo>|</mo><mi>w</mi><mo>|</mo></mrow></mfrac><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>p</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>w</mi><mi>k</mi></msub></mrow></munder><msup><mrow><mo>(</mo><msub><msup><mi>E</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>-</mo><msub><mi>&mu;</mi><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><msub><mover><mi>E</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msubsup><mi>&sigma;</mi><mi>k</mi><mn>2</mn></msubsup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>&lambda;</mi></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,μk(xp)和为集合wk内原始一阶判定项元素值的均值和方差,<mrow><msub><mover><mi>E</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mo>|</mo><mi>w</mi><mo>|</mo></mrow></mfrac><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>p</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>w</mi><mi>k</mi></msub></mrow></munder><msub><msup><mi>E</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>;</mo></mrow>步骤2:其次设定高阶耦合项首先为海面溢油图像中每一近邻像素对{p,q}设置权重如下:<mrow><msub><mi>e</mi><mrow><mi>p</mi><mo>,</mo><mi>q</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0.05</mn><mo>+</mo><mn>0.95</mn><mi>exp</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><mo>-</mo><msup><mrow><mo>|</mo><msub><mi>I</mi><mi>p</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>I</mi><mi>q</mi></msub><mo>|</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mrow><mn>2</mn><mi>&tau;</mi></mrow></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,τ为所有|Ip‑Iq|2的均值;对于同一类近邻像素对集合对应的像素子集g,高阶耦合项为深度随机场模型中的分段平滑线性耦合函数的形式,如下所示:<mrow><msub><mi>E</mi><mi>g</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>g</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>&alpha;</mi><mo>&CenterDot;</mo><mi>min</mi><mo>{</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mo>{</mo><mi>p</mi><mo>,</mo><mi>q</mi><mo>}</mo><mo>&SubsetEqual;</mo><mi>g</mi></mrow></munder><msub><mi>e</mi><mrow><mi>p</mi><mo>,</mo><mi>q</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><msub><mi>x</mi><mi>q</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mo>{</mo><mi>p</mi><mo>,</mo><mi>q</mi><mo>}</mo><mo>&SubsetEqual;</mo><mi>g</mi></mrow></munder><msub><mi>&beta;e</mi><mrow><mi>p</mi><mo>,</mo><mi>q</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><msub><mi>x</mi><mi>q</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>&gamma;</mi><mo>}</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,Xg是像素子集g对应的布尔变量集,α,β和γ是人工设定的参数,α用以均衡一阶判定项和高阶耦合项的比重,β和γ用以确定ep,q(xp‑xpxq)的分段截断点位置与后段斜率;步骤3:构建高阶布尔能量函数<mrow><mi>E</mi><mrow><mo>(</mo><mi>X</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>p</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>E</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mi>g</mi></munder><msub><mi>E</mi><mi>g</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>g</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>7</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(7)中Ep(xp)是一阶判定项,Eg(Xg)是高阶耦合项;P={1,2,....,N}为海面溢油图像像素标号集,N为图像中像素个数;X={x1,x2,…,xN}是与图像整体像素集对应的布尔变量集,其中的元素xp为海面溢油图像中像素p的类别标签值,只能取值0或1;g代表P中一类像素子集,像素子集中的各近邻像素对彼此相似,而与子集外的近邻像素对差异较大;Xg是g对应的布尔变量子集;E(X)取最小值时,X={x1,x2,…,xN}中各元素的取值代表海面溢油图像中溢油区域最优的分割方式;若xp取0,表示像素p分割到溢油区域;若xp取1,表示像素p分割到非溢油区域。
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