均值漂移算法的鐵路護(hù)欄網(wǎng)格提取

梁禮明，吳 健，夏雨辰

(江西理工大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，江西 贛州 341000)

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均值漂移算法的鐵路護(hù)欄網(wǎng)格提取

梁禮明，吳 健，夏雨辰

(江西理工大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，江西 贛州 341000)

針對(duì)鐵路沿線護(hù)欄的檢測(cè)問題，提出了一種改進(jìn)的均值漂移算法。首先，從閾值分割算法入手，得到鐵路防護(hù)欄網(wǎng)格區(qū)域的顏色范圍；然后，基于均值漂移算法對(duì)其進(jìn)行圖像平滑和分割；再針對(duì)產(chǎn)生的過分割圖像，采用基于最小面積的合并停止準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行區(qū)域合并；最后進(jìn)行網(wǎng)格提取。實(shí)例驗(yàn)證表明：改進(jìn)的均值漂移算法的效果優(yōu)于傳統(tǒng)的均值漂移算法。

鐵路護(hù)欄；網(wǎng)格提?。婚撝捣指?；均值漂移；區(qū)域合并

0 引言

鐵路護(hù)攔網(wǎng)主要用于防止行人或動(dòng)物穿越鐵路，保護(hù)列車線路行駛安全。目前開發(fā)的綜合檢測(cè)列車中，都安裝有視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于線路環(huán)境監(jiān)測(cè)和軌道狀態(tài)檢測(cè)，但線路環(huán)境監(jiān)測(cè)也只是利用車頭攝像機(jī)拍攝列車運(yùn)行的前方視景，并沒有單獨(dú)針對(duì)護(hù)欄網(wǎng)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)[1]。由于對(duì)線路環(huán)境信息的分析仍然是人工完成的，因此監(jiān)測(cè)效率較低。而全景拍攝的鐵路護(hù)攔網(wǎng)用自動(dòng)化設(shè)備實(shí)行實(shí)時(shí)檢測(cè)也很難達(dá)到要求[2]。

鐵路護(hù)欄檢測(cè)方面研究文獻(xiàn)較少，而網(wǎng)格圖像特征提取方面仍有相關(guān)研究。文獻(xiàn)[3]采用基于隱馬爾科夫模型(HMM)解碼方法提取網(wǎng)格圖像中的直線，但處理圖像的背景無(wú)干擾。文獻(xiàn)[4]利用網(wǎng)格變化的規(guī)律提取網(wǎng)格特征，但覆蓋在圖像上方的網(wǎng)格必須是完整的。本文研究的鐵路防護(hù)欄圖像中的網(wǎng)格區(qū)域在圖像中所占面積比例很小，相當(dāng)于是許多個(gè)狹窄的細(xì)小區(qū)域的集合。鐵路護(hù)欄圖像分割背景復(fù)雜，網(wǎng)格提取困難，數(shù)據(jù)量巨大，為了以后向?qū)崟r(shí)檢測(cè)的推廣，不適合采用太過復(fù)雜的分割方法。所以，根據(jù)圖像中比較突出的像素特征和幾何結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)信息等特點(diǎn)，先從經(jīng)典閾值分割方法入手，并重點(diǎn)對(duì)均值漂移(Mean Shift)圖像分割等方法的理論和應(yīng)用進(jìn)行研究。

1 閾值圖像分割方法

本次實(shí)驗(yàn)采用的圖像是本項(xiàng)目圖片全圖的1/16，其中圖像的大小為378 pixel×504 pixel。圖像的目標(biāo)為綠色的網(wǎng)格，分別將鐵路護(hù)欄圖像RGB空間的3個(gè)分量當(dāng)成單獨(dú)的灰度圖,用閾值法進(jìn)行分割；項(xiàng)目采集的原圖像(見圖1a)三分量的直方圖如圖1b、圖1c和圖1d所示，各個(gè)分量的直方圖均為單峰值直方圖，通過直方圖閾值法實(shí)驗(yàn)[5],結(jié)果得出無(wú)法直接找到合適的閾值。

實(shí)驗(yàn)先采用傳統(tǒng)閾值圖像分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割并觀察效果。圖2為傳統(tǒng)閾值圖像分割方法。圖2a中利用Otsu法[6]獲取的閾值G分量閾值Tg=94；圖2b中利用最大熵閾值分割法[7]獲取的閾值為Tg=158；圖2c中Niblack局部閾值法[8]獲取的閾值為Tg=191；圖2d中手動(dòng)雙閾值分割法[9]獲取的閾值為Tg=202。

從上述的分割結(jié)果可以看出：對(duì)于此類復(fù)雜圖像而言，Otsu法雖然把目標(biāo)區(qū)域(即防護(hù)欄網(wǎng))全部分割出來(lái)了，但是同時(shí)也有許多的背景區(qū)域被提取出來(lái)；最大熵閾值分割法得出的二值化圖像中背景幾乎全部被剔除，留下的全是目標(biāo)區(qū)域，但是目標(biāo)區(qū)域不完整；Niblack局部閾值法夸大了圖像細(xì)節(jié)，導(dǎo)致圖像中不平滑的背景中的局部噪聲也被分割出來(lái)。圖2d采取的是雙閾值二值化方法，在保證目標(biāo)區(qū)域全被提取出的前提下，以O(shè)tsu法所得的閾值為參考，測(cè)試網(wǎng)格區(qū)域的各分量的取值范圍：100≤Tg≤230。經(jīng)典閾值分割方法取得良好的分割效果，但由于存在較明顯的過分割和欠分割現(xiàn)象，在精確鐵路護(hù)欄網(wǎng)格的提取方面存在不足，因此本文將使用改進(jìn)的分割方法進(jìn)行圖像分割。

圖1 原圖及R、G、B各分量直方圖

圖2 傳統(tǒng)閾值圖像分割方法

2 均值漂移圖像分割與區(qū)域合并算法

2.1 均值漂移圖像分割帶寬的選擇

Mean Shift算法濾波過程中最大的優(yōu)點(diǎn)是保存了邊緣圖像的平滑。本文采用的方法是Mean Shift算法推廣到圖像分割中的一個(gè)新的應(yīng)用方向[10-14],

(1)

作為核函數(shù)，設(shè)置空間帶寬為hs，色度帶寬為hr，則核密度的估計(jì)函數(shù)為：

(2)

本文中的x是一個(gè)5維的特征向量，鐵路防護(hù)欄網(wǎng)圖像處理過程中使用二維空間位置向量xs和三維色度值向量xr。Mean Shift迭代公式為：

(3)

令xi為原始圖像中的像素點(diǎn)的集合，zi(i=1,…,N)為濾波后的圖像對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，則設(shè)定初始點(diǎn)xi、空間帶寬hs=6、色度帶寬hr=12、最小移動(dòng)步長(zhǎng)ε=0.01和算法最大迭代次數(shù)K=10后，算法循環(huán)執(zhí)行以下步驟：

(Ⅰ)初始下標(biāo)j=1，迭代次數(shù)為k=0，初始待處理點(diǎn)yi,1=xi。

不同的帶寬參數(shù)對(duì)圖像分割的結(jié)果是有相當(dāng)大的影響的，一般來(lái)說(shuō)，帶寬參數(shù)的選擇，可以基于目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的尺度大小。

圖3a為鐵路護(hù)欄網(wǎng)原圖，圖3b～圖3h為帶寬參數(shù)不同時(shí)MeanShift對(duì)鐵路防護(hù)欄圖像分割的效果。表1為鐵路防護(hù)欄網(wǎng)各子圖像濾波運(yùn)算時(shí)間對(duì)比。

圖3 以帶寬(hr,hs)的值域-空間帶寬濾波鐵路護(hù)防欄的子圖像

表1 鐵路防護(hù)欄網(wǎng)各子圖像的濾波運(yùn)算時(shí)間 s

從圖像分割實(shí)驗(yàn)可以看出：

(Ⅰ)空間帶寬hs直接決定圖像分割的時(shí)間長(zhǎng)短，隨著hs的增大，算法運(yùn)行時(shí)間成倍增加;而hs不變，hr由小到大變化，算法運(yùn)行時(shí)間只有略微減少。

(Ⅱ)圖像的分割質(zhì)量決定于色度帶寬hr的大小，隨著hr的增大，背景越平滑，即分割的區(qū)域數(shù)目快速減少；當(dāng)hs不變時(shí)，hr由小到大，結(jié)果改變不明顯。

(Ⅲ)空間帶寬hs在過小的hr(如hr=6)下改變時(shí)，鐵路防護(hù)欄網(wǎng)格的區(qū)域?yàn)V波效果不但不明顯，而且過分割現(xiàn)象很嚴(yán)重，如圖3b所示。

(Ⅳ)當(dāng)hr過大(如hr=24、hr=30)時(shí)，改變空間帶寬hs，會(huì)使圖像過度平滑，欠分割現(xiàn)象較嚴(yán)重，鐵路防護(hù)欄網(wǎng)區(qū)域未能全部分離出來(lái)，如圖3f～圖3h所示。

(Ⅴ)只有色度帶寬和空間帶寬在合理的范圍內(nèi)取值時(shí)，如色度帶寬為12、18時(shí)，空間帶寬為6、10時(shí)，圖像的分割效果很好，如圖3c～圖3e所示。

為了取得最好的濾波效果且最大限度地保存分割圖像中的網(wǎng)格區(qū)域，采用的空間帶寬為6，色度帶寬為12。

用Mean Shift算法對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)發(fā)現(xiàn)：改進(jìn)的Mean Shift算法在濾波后能很好地突出和保留防護(hù)欄圖像邊緣特征。實(shí)驗(yàn)在一臺(tái)普通PC機(jī)上進(jìn)行，該機(jī)器配置為Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU，內(nèi)存為2 GB，算法采用Matlab R2009b環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過一系列的實(shí)驗(yàn)和測(cè)試，以下基本特征出現(xiàn)在鐵路護(hù)護(hù)欄的網(wǎng)格中：

(Ⅰ)色度特征：網(wǎng)格區(qū)域的RGB各分量的取值范圍相對(duì)來(lái)說(shuō)是一定的，經(jīng)過測(cè)試獲取他們的范圍分別是：95≤Tr=120,100≤Tg≤230,80≤Tb≤240，Tr、Tg、Tb分別為R分量、G分量、B分量的閾值。

(Ⅱ)幾何特征：網(wǎng)格可以看成橫豎兩個(gè)方向的直線，且豎直線的間距近似是相等的，橫直線的相鄰間距也只有兩種。根據(jù)實(shí)地測(cè)量豎直線的間距為7.0 cm，橫直線的間距為5.5 cm和20.0 cm兩種(即只存在兩種長(zhǎng)寬比的網(wǎng)格)。

(Ⅲ)輻射特征：網(wǎng)格一般由兩條相對(duì)明顯的邊線標(biāo)識(shí)，并且邊線兩邊的灰度有一定的反差效果。

(Ⅳ)拓?fù)涮卣鳎阂话阕o(hù)欄網(wǎng)不會(huì)突然中斷，網(wǎng)格和網(wǎng)格是彼此連接的。

2.2 分割后區(qū)域合并

為了盡量保存圖像中的網(wǎng)格區(qū)域，在Mean Shift圖像分割時(shí)，選取了相對(duì)較小的空間帶寬，這時(shí)過分割現(xiàn)象就是分割結(jié)果中伴隨的新問題。經(jīng)過Mean Shift算法分割后得到圖像各個(gè)區(qū)域內(nèi)部的色度值即為原圖像局部最大值的色度，具有色度一致性的優(yōu)點(diǎn)。但是由于存在過分割現(xiàn)象，圖像區(qū)域之間仍然有部分相似性存在，故采用區(qū)域合并算法。

算法中首先設(shè)置一個(gè)最小的面積閾值M0(即像素?cái)?shù)目)，將低于這一閾值的小區(qū)域直接合并到其鄰近的相似區(qū)域中作為區(qū)域合并預(yù)處理手段。經(jīng)過測(cè)試得出面積最大閾值M1=100。

本文采用基于區(qū)域面積加權(quán)的區(qū)域相似度準(zhǔn)則和基于最小面積閾值的合并停止準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行區(qū)域合并。區(qū)域合并過程為：

(Ⅰ)按照設(shè)定的最小面積(即像素?cái)?shù))M0，將所有的區(qū)域面積小于M0的小區(qū)域直接合并到相鄰的大區(qū)域中。

(Ⅱ)針對(duì)被分割圖像R，分別計(jì)算出邊緣圖像E、標(biāo)識(shí)矩陣B的構(gòu)建區(qū)域鄰接圖RAG，并且計(jì)算每個(gè)區(qū)域的面積S(Ri)。

(Ⅲ)依據(jù)相似性準(zhǔn)則，依次開始合并面積最小的區(qū)域，將其合并到按式(4)計(jì)算出的相似度最大的相鄰區(qū)域中去。

(4)

其中,Ave(Ri)和Ave(Rj)表示兩個(gè)區(qū)域邊緣處對(duì)應(yīng)的梯度的均值。

(Ⅳ)更新區(qū)域鄰接圖RAG，重復(fù)步驟(Ⅲ)，直到所有區(qū)域的面積大于閾值100。

圖4a是鐵路防護(hù)欄網(wǎng)格的圖例。圖4b是應(yīng)用本文所提的自動(dòng)Mean Shift方法分割后的效果圖像，其中分割參數(shù)hs=6，圖像中最小像素值M0=10。圖4c是原圖像分割后對(duì)顏色范圍提取的二值化圖像。圖4d是對(duì)上一步分割后的圖像按照本文所提出的圖像網(wǎng)格區(qū)域合并策略，并采用了最小面積閾值(M1=100)所得到的分割效果圖像。將前后兩種方法的分割效果圖像對(duì)比后不難看出：所改進(jìn)的Mean Shift算法能夠較好地分割防護(hù)欄網(wǎng)圖像，把防護(hù)欄網(wǎng)格的區(qū)域較為明顯地突出來(lái)，雖然過分割現(xiàn)象在分割后的圖像中也伴隨顯現(xiàn)出來(lái)，但采用區(qū)域合并方法后能夠得到較好的二值化圖像，基本消除了過分割所產(chǎn)生的問題。

圖4 區(qū)域合并實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3 實(shí)驗(yàn)與討論

實(shí)驗(yàn)采用項(xiàng)目所采集的鐵路防護(hù)欄圖像，對(duì)鐵路防護(hù)欄圖像進(jìn)行了普通Mean Shift分割和改進(jìn)的組合Mean Shift分割，分割結(jié)果如圖5所示。

圖5a為本項(xiàng)目采集的鐵路防護(hù)欄原圖像；圖5b是普通Mean Shift分割結(jié)果，分割參數(shù)設(shè)置為hs=6，最小像素M0=10 pixel；圖5c是改進(jìn)的組合MeanShift算法的分割結(jié)果。對(duì)比普通Mean Shift分割和改進(jìn)的組合Mean Shift分割的結(jié)果可以看出：本研究(改進(jìn)的Mean Shift算法)較好地實(shí)現(xiàn)了鐵路護(hù)欄圖像的分割，分割精度較為理想，基本消除了單獨(dú)用經(jīng)典閾值過分割和普通MeanShift帶來(lái)的欠分割和過分割問題，并且能得到較好的二值化結(jié)果。圖5d為對(duì)改進(jìn)的Mean Shift算法所分割圖像的直線檢測(cè)，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出：應(yīng)用改進(jìn)的Mean Shift分割算法，鐵路護(hù)欄網(wǎng)格能夠很好地被識(shí)別。

圖5 防護(hù)欄圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

本文圍繞面向區(qū)域的鐵路防護(hù)欄圖像分割的重要研究?jī)?nèi)容進(jìn)行展開，對(duì)采集的鐵路護(hù)欄圖像進(jìn)行閾值分割、固定帶寬選擇、區(qū)域合并、分割后的直線檢測(cè)等方面的分析與研究。實(shí)現(xiàn)了對(duì)大部分網(wǎng)格的提取定位，為后續(xù)對(duì)未檢測(cè)出來(lái)的網(wǎng)格部分實(shí)現(xiàn)補(bǔ)充檢測(cè)以及最終的網(wǎng)格完整性判斷提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(5136501);江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20132BAB203020);江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(GJJ13430)

梁禮明(1967-),男，江西吉安人,教授,碩士,研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、集員辨識(shí).

2014-08-24

1672-6871(2015)03-0028-05

TP391.4

A