陳榮元,徐雪松,李廣瓊,申立智,劉星寶

(1.湖南商學(xué)院湖南省移動電子商務(wù)協(xié)同創(chuàng)新中心 移動商務(wù)智能湖南省重點實驗室,湖南長沙410205；2.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院,湖南長沙 410073)

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自適應(yīng)特征加權(quán)的Gibbs隨機場影像分割方法

陳榮元1,2,徐雪松1,李廣瓊1,申立智1,劉星寶1,2

(1.湖南商學(xué)院湖南省移動電子商務(wù)協(xié)同創(chuàng)新中心 移動商務(wù)智能湖南省重點實驗室,湖南長沙410205；2.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院,湖南長沙 410073)

針對現(xiàn)有分割算法很少同時兼顧不同特征分量區(qū)分能力的差異和相鄰像素間的相關(guān)性的問題,提出了一種結(jié)合Gibbs隨機場的特征加權(quán)遙感影像分割方法.該方法首先依據(jù)訓(xùn)練樣本計算各特征分量的區(qū)分能力,確定不同地物類別相應(yīng)的特征分量的權(quán)重；然后利用加權(quán)最小距離分類法對影像進行初始分割,并利用Gibbs隨機場來描述像素的空間相關(guān)性；最后綜合Gibbs隨機場描述的標記場和加權(quán)最小距離分類法描述的特征場來獲取影像的最終分割結(jié)果.實驗結(jié)果表明,Gibbs隨機場能夠有效地描述空間相關(guān)性,根據(jù)區(qū)分能力確定的權(quán)重強化了區(qū)分能力強的特征分量.

影像分割；Gibbs隨機場；區(qū)分能力；特征加權(quán)

1 引言

影像分割是面向?qū)ο笥跋穹治龅幕A(chǔ),分割結(jié)果對后續(xù)的分析處理具有重要的影響[1,2].遙感影像細節(jié)信息豐富,同物異譜和異物同譜現(xiàn)象廣泛存在,很難根據(jù)單一特征準確區(qū)分地物,綜合利用多種特征通?？梢蕴岣叻指罱Y(jié)果的穩(wěn)健性,多特征多方法結(jié)合的影像分割方法已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點[3,4].

為了彌補單一特征分割能力不足的缺點,很多研究者綜合使用多種特征進行分割.例如,結(jié)合光譜和空間特征的多項式回歸馬爾可夫隨機場分割方法[5].結(jié)合結(jié)構(gòu)信息和光譜信息的區(qū)域生成與合并方法[6],結(jié)合顏色、紋理和空間信息的區(qū)域生長與聚類方法[7].結(jié)合光譜和紋理特征的模糊支持向量機分割方法[8].綜合多種極化特征和形狀特征,采用分形網(wǎng)絡(luò)演化算法及多元線性回歸模型的分割方法[9].將影像灰度值、灰度分布統(tǒng)計及影像紋理能量統(tǒng)計作為紋理表征的特征向量,利用模糊C均值算法對特征向量進行聚類的分割方法[10].

將多種特征用于分割時,如何度量各特征分量對不同地物分割的貢獻程度從而確定各分量對應(yīng)的權(quán)重,如何刻畫相鄰像素間的相互影響還待進一步研究.文獻[11,12]只探索了前者,分割結(jié)果的邊界不夠理想,為此,本文提出了一種綜合Gibbs隨機場的加權(quán)多特征半監(jiān)督影像分割方法.該方法首先根據(jù)方差越小的特征分量,其區(qū)分能力越強的原則,計算不同地物類別相應(yīng)的特征分量的權(quán)重；然后將各類訓(xùn)練樣本的特征加權(quán)和作為對應(yīng)類別的聚類中心,并利用加權(quán)最小距離分類法對影像進行初始分割；再利用Gibbs隨機場來刻畫相鄰像素空間相關(guān)性；最后綜合Gibbs隨機場描述的標記場和加權(quán)最小距離分類法描述的特征場來對影像進行最終的分割.實驗結(jié)果表明,本文算法能有效地刻畫像素間的空間相關(guān)性,提高影像的分割精度.

2 Gibbs隨機場模型

對原始影像Y,如用S表示Y的空間坐標的集合,像素間的空間關(guān)系可通過鄰域系統(tǒng)N={Ni,i∈s}來描述,其中Ni為與像素i相鄰的像素點集合,一般滿足以下二點:(1)某點的鄰域不包括該點本身,即i?Ni,(2)互為鄰域,即i∈Nj?j∈Ni.

如果用X={xi}i∈S來表示Y的類別標記集合,即標記場,當(dāng)隨機場X滿足:

p(x)>0,?x∈X

和P(xi|xs,?s∈S/{i})=P(xi|xNi),

則X是在坐標集s上關(guān)于鄰域系統(tǒng)N的Markov隨機場(Markov Random Field,MRF).由MRF的定義可知,隨機場中當(dāng)前像素的標記僅與其鄰域中像素的標記相關(guān),與其它位置像素的標記情況無關(guān).

根據(jù)Hamersley-Clifford theorem定理,MRF隨機場的聯(lián)合概率分布與Gibbs隨機場的聯(lián)合概率分布等價,即

Gibbs隨機場理論可以用來有效刻畫像素間的相鄰關(guān)系,為在影像分割中引人空間信息提供了一種有效的工具[13].

3 基于區(qū)分能力的特征加權(quán)算法

在遙感影像分割中,對于各特征分量,若簡單地給所有特征分量分配相同的權(quán)重,往往會扭曲特征對最終分割的貢獻[12].文獻[11,12]根據(jù)各特征分量的區(qū)分能力來確定對應(yīng)的權(quán)重,取得了比較好的效果,具體過程如下:

記總類別數(shù)為J,類別j有Nj個訓(xùn)練樣本(j=1……J),特征維數(shù)為M.

1)對特征各維分量進行歸一化處理；

5)對于每個類別j,計算標記為該類別的每個訓(xùn)練樣本i的加權(quán)特征向量:

7)計算每個訓(xùn)練樣本與各個類別加權(quán)中心的距離,將其歸于最小距離所對應(yīng)的類別,獲得每個訓(xùn)練樣本的初始分割類別,像素i所屬類別Li為:

8)對于每個類別j,計算那些參考標記為j,但初始分割類別不為j的訓(xùn)練樣本的特征向量的均值:

其中|Nj,Li≠j|表示訓(xùn)練標記為j,但初始分割標記不為j的訓(xùn)練樣本的數(shù)目；

9)計算各類訓(xùn)練樣本錯分為其他類的像素的均值與該類初始中心的距離:

其中abs為絕對值運算符；

4 結(jié)合Gibbs隨機場的特征加權(quán)分割方法

影像分割中,對于區(qū)分能力較強的特征分量,賦予較大的權(quán)重,可強化其分割能力；有效地利用相鄰像素間的相關(guān)信息,有助于改善分割結(jié)果,因此,本文運用Gibbs隨機場描述標記場,根據(jù)區(qū)分能力來確定特征分量的權(quán)重,分割算法的具體步驟如下:

1)根據(jù)第三節(jié)所確定的最終權(quán)重向量Wimproved,計算各類別j的加權(quán)中心:

其中Xj,i表示類別j的第i個訓(xùn)練樣本的特征向量；

2)分別計算每個像素i到各個類別j的中心距離:

3)計算各個像素i對于類別j的特征隸屬度:

4)根據(jù)Wimproved,采用最小距離分類法對整幅影像初始分割,獲取每個像素的初始分割標記Label；

5)根據(jù)標記場Label,計算各個像素i關(guān)于類別j的標記場的先驗概率:

其中Vj(xk|β)表示類別j和xi的鄰域xk標記之間的勢能量,其定義為:

6)綜合特征隸屬度和標記場的先驗分布,獲取各像素i對于j的隸屬度:

7)將各像素i歸類其最大隸屬度所對應(yīng)的類別,獲得最終的分割結(jié)果:

5 實驗結(jié)果和分析

為驗證本文算法的有效性,對文獻[11]所用的兩組遙感影像分別運用了5種對比方案進行分割,并采用整體分割精度(Overall Accuracy,OA)和Kappa系數(shù)量化分析了各種方案分割的效果.5種方案如下:

方案1:采用自適應(yīng)特征加權(quán)的最鄰近分割方法[11],根據(jù)影像光譜信息(原始像素值)對影像進行分割.

方案2:運用本文第四節(jié)所描述的算法,根據(jù)影像光譜信息對影像進行分割.

方案3:采用自適應(yīng)特征加權(quán)的最鄰近分割方法,根據(jù)影像的形態(tài)剖面特征和影像光譜特征來分割影像.其中形態(tài)剖面特征是通過文獻[14,15]所介紹的方法對待分割影像進行數(shù)學(xué)形態(tài)濾波的結(jié)果,參照文獻[11]選用了區(qū)域面積、區(qū)域外接矩形的對角線長度、一階不變矩和區(qū)域內(nèi)像素值的標準方差4種特征.

方案4:運用本文第四節(jié)所描述的算法,根據(jù)影像的形態(tài)剖面特征和影像光譜特征來分割影像.

方案5:采用支持向量機,根據(jù)形態(tài)剖面特征和光譜特征分割方法,首先利用訓(xùn)練樣本的形態(tài)剖面特征和影像光譜特征訓(xùn)練支持向量機,然后用訓(xùn)練好的支持向量機根據(jù)形態(tài)剖面特征和光譜特征來分割影像.5.1 紋理遙感影像分割

紋理遙感影像為武漢地區(qū)的QuickBird影像數(shù)據(jù),如圖1(a)所示,大小為256×256,其中灌木和樹木兩類地物的光譜和紋理都比較相似,并且同一類地物的光譜差異顯著.5種方案的測試、訓(xùn)練和分割結(jié)果如圖1所示:

從圖1(d)和圖1(e)可以看出:只使用了光譜信息的方案1和方案2,大體上能夠?qū)淠竞凸嗄緝煞N地物分開,但由于樹木和灌木兩者的紋理比較相似,并且同一類地物的光譜變化也比較大,兩種方案對樹木和灌木都存在較多的誤分,其中方案2比方案1的效果稍微好些,這表明本文分割算法優(yōu)于文獻[11]介紹的自適應(yīng)特征加權(quán)分割方法.從圖1(f)和圖1(g)可看出,使用相同的特征,就分割效果而言,方案4明顯優(yōu)于方案3,這再次表明本文方法優(yōu)于文獻[11]的方法.

方案3和方案4的分割結(jié)果,整體優(yōu)于方案1和方案2的分割結(jié)果,這表明引入形態(tài)剖面特征,有助于改善光譜特征相近地物的分割效果.為了準確定量地比較5種分割方案,表1列出了5種分割方案結(jié)果的總體精度和Kappa系數(shù).

表1 5種方案作用于紋理遙感影像的結(jié)果

圖1 (h)所示為支持向量機的分割結(jié)果,分割效果要優(yōu)于其他4種方案,將灌木錯分為樹木的比例相當(dāng)小,這與支持向量機良好的二分能力相吻合.但是支持向量機需要較長的訓(xùn)練時間.

5.2 標準假彩色遙感影像分割

標準假彩色遙感影像數(shù)據(jù)為HYDICE(高光譜數(shù)字影像采集實驗系統(tǒng))拍攝的華盛頓部分街區(qū)的高光譜數(shù)據(jù),原始影像大小為1208×307,實驗影像2(a)為其中第543行到第822行之間的部分,從原始影像的220個波段中選取了三個波段(63,52,36)組成標準假彩色影像.為了便于比較,訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)沿用文獻[11]所用的數(shù)據(jù),具體如表2所示:

標準假彩色遙感影像實驗數(shù)據(jù)如下圖2所示:

表2 訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)

從圖2可以看出:由于礫石路、街道和屋頂三者的光譜比較類似,如圖2(d)和圖2(e)所示,只使用影像光譜信息的2種分割方案,將大量的屋頂誤分為礫石路和街道,將部分街道誤分為屋頂.其中方案2總體上比方案1的分割效果好些,這表明引入Gibbs隨機場描述的標記場,有助于改善分割效果.

綜合使用了光譜和形態(tài)剖面特征的方案3和方案4,相比只使用光譜信息的方案1和方案2,有效降低了光譜相近的礫石路、街道和屋頂3種地物的錯分程度,改善了分割效果.如圖2(f)和圖2(g)所示,方案4比方案3更準確的分開了礫石路、街道和屋頂,這表明本文的方法比文獻[11]中的方法分割精度更高.

為了更好地比較5種方案的分割效果,對于偽彩色遙感影像,表3給出了相應(yīng)分割結(jié)果的總體精度和Kappa系數(shù):

表3 5種方案作用于標準假彩色遙感影像的結(jié)果

圖2(h)所示支持向量機的分割結(jié)果不太理想,對于多類分割,本文方法優(yōu)于支持向量機,并且訓(xùn)練時間也少得多.

6 結(jié)論

本文對遙感影像分割方法中存在問題進行了分析,提出了一種綜合Gibbs隨機場的特征自適應(yīng)加權(quán)分割方法.實驗結(jié)果表明,對于紋理和標準假彩色遙感影像,分別采用光譜特征與同時采用光譜和形態(tài)剖面特征,本文提出的方法都比傳統(tǒng)的自適應(yīng)特征加權(quán)分割方法的效果好,且時間復(fù)雜度增加不多.這說明在特征加權(quán)影像分割算法中,引入標記場有助于提高分割精確度.兩組實驗表明,形態(tài)剖面特征能有效地區(qū)分光譜類似的多類地物,并且提取形態(tài)剖面特征的時間復(fù)雜度較低,為O(NG+4LN),其中N為影像中像素的個數(shù),G為影像灰度級數(shù),L為濾波層數(shù)[14].對于多類別分割問題,本文方法優(yōu)于支持向量機,對于二分問題,本文方法分割能力雖然不如支持向量機,但本文方法訓(xùn)練時間復(fù)雜度為Ο(M×N),N和M分別為訓(xùn)練樣本數(shù)目和特征向量維數(shù),比支持向量機所需要訓(xùn)練時間少得多.

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陳榮元 男,1976年6月生,江蘇興化人,2010年于武漢大學(xué)獲得博士學(xué)位,計算機學(xué)會高級會員,現(xiàn)為湖南商學(xué)院高級實驗師、國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院博士后,主要研究方向為圖像處理和數(shù)據(jù)挖掘.

E-mail:chenrongyuan@126.com

申立智(通信作者) 男,1983年6月生,湖南邵東人,2011年于長沙理工大學(xué)獲得碩士學(xué)位,主要研究方向為圖像處理和數(shù)據(jù)挖掘.

E-mail:slzzx1983@163.com

Image Segmentation by Combining Adaptively Weighted Features with Gibbs Random Field

CHEN Rong-yuan1,2,XU Xue-song1,LI Guang-qiong1,SHEN Li-zhi1,LIU Xing-bao1,2

(1.MobileE-businessCollaborativeInnovationCenterofHunanProvince,KeyLaboratoryofHunanProvinceforMobileBusinessIntelligence,HunanUniversityofCommerce,Changsha,Hunan410205,China;2.SchoolofComputer,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,Hunan410073,China)

Few existing image segmentation methods simultaneously take into account both the distinguishability of different features and the relationship between neighboring pixels.In this paper,a novel image segmentation algorithm is proposed by combining the adaptively weighted features with the Gibbs random field.First,the distinguishability of each component of image features for each land-cover type is defined as a weight parameter,which is determined by the corresponding component of the training samples belonging to the same land-cover type.Second,the initial segmentation is obtained by using the minimum distance classifier,and the spatial correlations of neighboring pixels are modeled by the Gibbs random field.Finally,the label field,which is modeled as the label prior of Gibbs random field,and feature field,which is represented as the normalized weighted distance of weighted features,are combined together to generate the segmentation result.Experimental results demonstrate that the Gibbs random field can effectively describe the spatial relationship,and the adjusted weight can strengthen the distinguishability of the feature component,which can distinguish different land-cover objects accurately.

image segmentation;Gibbs random field;distinguishability;feature weighting

2015-05-04；

2015-10-08；責(zé)任編輯:郭游

國家自然科學(xué)基金(No.41101425,No.61471170,No.61304253);湖南省自然科學(xué)基金(No.2016JJ2070)；湖南省科技計劃重點項目(No.2014ZK2028);湖南省教育廳資助科研項目(No.16A114)

TP391.41,TP751

A

0372-2112 (2016)10-2351-06

??學(xué)報URL:http://www.ejournal.org.cn

10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.010