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    基于快速SLIC的人工智能圖像超像素分割仿真

    2022-07-20 02:15:42陳進(jìn)強(qiáng)黃繼梅
    計(jì)算機(jī)仿真 2022年6期
    關(guān)鍵詞:窗格像素點(diǎn)像素

    陳進(jìn)強(qiáng),黃繼梅

    (1. 南昌大學(xué)共青學(xué)院,江西 九江 332020;2. 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院,江西 九江 332020)

    1 引言

    信息時(shí)代的到來(lái)打破了各領(lǐng)域人工智能的發(fā)展瓶頸?,F(xiàn)如今,人工智能不僅具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,而且在不斷的學(xué)習(xí)中,面向相對(duì)復(fù)雜的工作也給出了正確、有效的決斷。圖像是當(dāng)前的一種主流交互形式,其融合、分割技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域中具有至關(guān)重要的作用。其中,圖像分割是根據(jù)顏色、幾何形狀以及紋理等特征屬性,針對(duì)性地劃分圖像的不同區(qū)域,作為圖像高級(jí)處理的關(guān)鍵技術(shù)與必要條件之一,圖像分割始終是一個(gè)最具研究性的課題。

    國(guó)外為開(kāi)展圖像分割技術(shù)研究,建立了多個(gè)專業(yè)實(shí)驗(yàn)室,比如賓夕法尼亞大學(xué)的視覺(jué)分析與仿真技術(shù)實(shí)驗(yàn)室、加利福尼亞大學(xué)的可視化與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室等。而國(guó)內(nèi)在探索圖像分割的進(jìn)程中也取得了顯著成果,例如:劉國(guó)華等人完成圖像空洞修復(fù)后,利用深度信息下的線性譜聚類核函數(shù),得到超像素分割算法;張志龍等人根據(jù)局部區(qū)域像素密度,遍歷歸屬關(guān)系樹(shù)的超像素種子,分配超像素標(biāo)記,實(shí)現(xiàn)超像素分割。但是,盡管文獻(xiàn)方法在一定程度上提升了分割精準(zhǔn)度,但仍然無(wú)法滿足用戶的智能化、實(shí)時(shí)性需求。

    為此,本文根據(jù)快速SLIC算法,設(shè)計(jì)人工智能圖像超像素快速分割方法。作為一種高綜合性的預(yù)分割策略,快速SLIC算法得到的超像素相對(duì)密實(shí)、均勻,其運(yùn)算速度與邊緣保持等能力也相對(duì)理想;基于快速SLIC算法,通過(guò)標(biāo)記周圍鄰域標(biāo)簽,設(shè)計(jì)出快速聚類算法,既有助于確保分割質(zhì)量,也能夠提升分割效率;通過(guò)用戶交互階段與相似度度量階段,令超像素相似部分實(shí)現(xiàn)人工智能自適應(yīng)合并,使圖像分割完全。

    2 基于鄰域標(biāo)記的快速SLIC算法

    在確保分割質(zhì)量的前提下實(shí)現(xiàn)更高效的分割,本研究基于快速SLIC算法,構(gòu)建出鄰域標(biāo)記下的簡(jiǎn)單線性迭代快速聚類算法。

    2.1 鄰域標(biāo)記

    將像素點(diǎn)分類圖1中β窗格的約束像素點(diǎn)選取為四個(gè),完成RGB空間與CIE Lab空間的轉(zhuǎn)換,得到初始化種子點(diǎn);根據(jù)得到的簇中心與像素間的關(guān)系特征,劃分全部像素點(diǎn)為兩種窗格α、β,像素點(diǎn)標(biāo)簽的標(biāo)記順序?yàn)橛缮现料隆⒂勺笾劣?,?biāo)記間隔為一個(gè)像素點(diǎn),經(jīng)標(biāo)記的全部像素點(diǎn)即為β窗格,其余像素點(diǎn)為α窗格。由左下角框中的兩窗格占比可知,該算法需標(biāo)記二分之一的像素點(diǎn);由右下角框中的兩窗格占比可知,β窗格的像素點(diǎn)周圍均存在四個(gè)α窗格(除首末行與首末列),即α窗格對(duì)中間的β窗格有約束作用。

    圖1 像素點(diǎn)類別劃分示意圖

    當(dāng)為

    β

    窗格的超像素標(biāo)記標(biāo)簽時(shí),存在以下四種類別劃分狀況:1)周圍標(biāo)簽完全不同:

    β

    窗格像素點(diǎn)有四個(gè)簇中心

    C

    、

    C

    C

    、

    C

    ,像素點(diǎn)

    i

    與四個(gè)簇中心的五維空間距離如下所示,運(yùn)算次數(shù)為四次

    (1)

    該公式里,

    CIE

    Lab

    顏色空間中像素點(diǎn)與簇中心之間的歐幾里得距離為

    d

    (

    i

    ,

    C

    ),而對(duì)于

    CIE

    Lab

    顏色方位而言,兩點(diǎn)之間的歐幾里得距離為

    d

    (

    i

    ,

    C

    ),

    λ

    為修正因子,該因子可調(diào)整空間距離與顏色距離之間的占比。2)存在兩個(gè)相同標(biāo)簽:

    β

    窗格像素點(diǎn)有三個(gè)簇中心

    C

    C

    、

    C

    ,同理,得到像素點(diǎn)

    i

    與三個(gè)簇中心的五維空間距離,運(yùn)算次數(shù)為三次;

    3)存在三個(gè)相同標(biāo)簽:同上可知,運(yùn)算次數(shù)為兩次;

    4)周圍標(biāo)簽完全相同:無(wú)需運(yùn)算,直接將鄰域標(biāo)簽標(biāo)記至

    β

    窗格。經(jīng)過(guò)聚類全部歸屬

    β

    窗格的像素點(diǎn),更新簇中心,再次聚類至滿足預(yù)設(shè)的閾值條件,優(yōu)化超像素間的連通性。

    2.2 快速SLIC

    以往的SLIC算法通常利用平面空間與CIE Lab顏色空間的五維特征加權(quán)和來(lái)求取相似度。限定像素點(diǎn)遍歷范圍是2S*2S,一旦像素點(diǎn)超出該范圍,即判定該像素點(diǎn)不歸屬該簇。

    圖2 傳統(tǒng)算法下相似度求解次數(shù)示意圖

    以圖2為例,各窗格均為一個(gè)初始簇,像素點(diǎn)

    i

    位于

    C

    所在簇,以該點(diǎn)為中心的2

    S

    *2

    S

    范圍中涵蓋

    C

    C

    、

    C

    以及

    C

    四個(gè)簇中心,則對(duì)于像素點(diǎn)

    i

    的相似性度量需經(jīng)四次運(yùn)算;如果像素點(diǎn)

    i

    與簇中心

    C

    重合,則該點(diǎn)的遍歷區(qū)域包含簇中心

    C

    及其八近鄰簇中心,故此時(shí)像素點(diǎn)

    i

    相似性的計(jì)算次數(shù)為九次。綜上所述,傳統(tǒng)

    SLIC

    算法在求解各像素點(diǎn)相似度時(shí)的運(yùn)算次數(shù)最高可達(dá)九次。假設(shè)各像素點(diǎn)運(yùn)算平均次數(shù)的數(shù)學(xué)期望值為

    E

    ,

    E

    的計(jì)算公式如下所示

    (2)

    式中,

    θ

    表示像素點(diǎn)

    i

    的八鄰域像素集合,

    c

    指代像素點(diǎn)的相似度度量次數(shù),

    p

    代表的是圖像基準(zhǔn)值中的目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)。而關(guān)于鄰域標(biāo)記下的簡(jiǎn)單線性迭代快速聚類算法,其

    α

    窗格像素點(diǎn)的分類模式同傳統(tǒng)算法一樣,但占比為二分之一的

    β

    窗格像素點(diǎn),其相似度度量最多只需四次計(jì)算,因此,有助于大幅提升快速聚類算法的分割效率。假設(shè)各像素點(diǎn)運(yùn)算平均次數(shù)的數(shù)學(xué)期望值是

    E

    ,則計(jì)算公式如下所示

    (3)

    若算法遞歸次數(shù)為

    G

    ,圖像像素點(diǎn)總個(gè)數(shù)為

    I

    ,則傳統(tǒng)算法與快速算法的時(shí)間復(fù)雜度分別為

    O

    (

    GIE

    )、

    O

    ′(

    GIE

    ),由此可知,時(shí)間復(fù)雜度隨著數(shù)學(xué)期望的下降而減小,因此,本文構(gòu)建的快速聚類算法具有一定的加速作用。

    3 人工智能圖像超像素分割

    利用所提的快速

    SLIC

    算法,取得原始分割圖像后,通過(guò)以下三個(gè)步驟,完成超像素相似部分的人工智能自適應(yīng)合并,進(jìn)一步令圖像分割完全:1)用戶交互:以用戶需求為根本,在獲取的原始分割圖像中,區(qū)分開(kāi)背景部分與目標(biāo)部分。設(shè)定

    T

    為超像素原始分割部分集合,

    T

    T

    分別指代目標(biāo)超像素集與背景超像素集,

    T

    表示其它超像素集,故各集合間的關(guān)系表達(dá)式如下所示

    T

    =

    T

    T

    T

    (4)

    2)不同圖像部分的相似度衡量:根據(jù)顏色直方圖反映各部分圖像特征,呈現(xiàn)目標(biāo)部分顏色特征,以此作為合并準(zhǔn)則,基于RGB顏色空間,求解超像素部分的顏色直方圖。平均量化處理顏色空間里各通道為a級(jí),得到各圖像部分的色級(jí)數(shù)量a,采用Compare Hist函數(shù)計(jì)算各部分相似度,下式所示為該相似系數(shù)界定公式

    (5)

    3)超像素極大相似部分的自適應(yīng)合并:基于恒定的目標(biāo)超像素集

    T

    ,最大程度合并背景超像素部分

    T

    與其它超像素部分

    T

    ,直到背景部分合并完全。自適應(yīng)合并流程分為背景部分合并階段、其它部分合并階段,經(jīng)迭代循環(huán)處理,待所有部分完成合并時(shí),迭代停止,具體描述如下:

    (6)

    (7)

    迭代操作兩個(gè)合并階段,待無(wú)可合并區(qū)域時(shí),停止循環(huán)處理,取得圖像中完整的目標(biāo)部分與背景部分,完成圖像超像素分割。

    4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    4.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    按表1所示的參數(shù)配置搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

    表1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境軟硬件配置參數(shù)

    4.2 不同方法的圖像超像素分割視覺(jué)效果

    在BSDS500數(shù)據(jù)庫(kù)中選取待分割圖像目標(biāo),統(tǒng)一圖像規(guī)格為326*484,利用

    Pr

    oteus仿真軟件模擬文獻(xiàn)方法與本文方法進(jìn)行分割,得到零噪聲圖像超像素分割結(jié)果。

    通過(guò)對(duì)比文獻(xiàn)方法與本文方法的零噪聲圖像超像素分割結(jié)果可以看出,本文方法相較于文獻(xiàn)方法的分割質(zhì)量更高,分割線與目標(biāo)背景分界線較為擬合,即使是色彩界線不明顯的部分,仍具有較好的分割效果。這是因?yàn)楸疚睦妙伾狈綀D精準(zhǔn)反映了圖像的各部分特征,呈現(xiàn)出目標(biāo)部分的顏色特征,將其作為合并準(zhǔn)則后,基于RGB顏色空間,解得了超像素部分的顏色直方圖,基于恒定的目標(biāo)超像素集,使背景超像素部分與其它超像素部分得以最大程度合并。

    圖3 初始圖像

    圖4 本文方法的分割結(jié)果

    圖5 傳統(tǒng)方法分割結(jié)果

    4.3 不同方法評(píng)價(jià)結(jié)果

    為檢驗(yàn)方法分割性能,將高斯、椒鹽等不同種類噪聲添加至無(wú)噪圖像中,并對(duì)含帶各類噪音的圖像展開(kāi)分割仿真。采用峰值信噪比與分割耗時(shí)兩指標(biāo),量化分析文獻(xiàn)方法與本文方法的噪聲免疫性能與實(shí)時(shí)性能,各指標(biāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別如圖6、圖7所示。

    圖6 不同方法的噪聲免疫性能

    圖7 不同方法的分割實(shí)時(shí)性能

    根據(jù)圖6、7中峰值信噪比與分割時(shí)長(zhǎng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)變化情況可以看出,對(duì)比文獻(xiàn)方法,本文方法以鄰域?yàn)榛鶞?zhǔn),把標(biāo)簽標(biāo)記在各窗格超像素上,經(jīng)過(guò)聚類全部窗格像素點(diǎn)來(lái)更新簇中心,優(yōu)化了超像素間的連通性,因此,極大程度降低了各類噪聲對(duì)本文方法的影響程度,且較文獻(xiàn)[4]更具穩(wěn)定性;盡管分割時(shí)長(zhǎng)隨噪聲類型的更改略有浮動(dòng),但由于本文算法在度量部分窗格像素點(diǎn)的相似度時(shí),最多只需四次計(jì)算,分割耗時(shí)遠(yuǎn)低于文獻(xiàn)方法時(shí)長(zhǎng),具有較高的分割實(shí)時(shí)性。

    5 結(jié)論

    計(jì)算機(jī)技術(shù)水平大幅提升,令人工智能在諸多重要領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,比如醫(yī)學(xué)、軍事等,尤其在匯集了圖像配準(zhǔn)、圖像壓縮、圖像重建等技術(shù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中,更是占據(jù)著至關(guān)重要的位置。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中,圖像分割也是主要研究課題之一,其重要性隨著自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人等智能應(yīng)用的飛快發(fā)展而與日俱增。作為一種像素級(jí)別的類別劃分策略,圖像分割更具復(fù)雜性,有助于深度理解圖像信息。本文方法中存在的部分手動(dòng)設(shè)定參數(shù)會(huì)影響分割質(zhì)量,設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)參數(shù)算法或歸一化分割方法將成為下一階段的探索方向;為有效拓展方法的普及應(yīng)用,需創(chuàng)建客觀性較強(qiáng)的分割評(píng)價(jià)模型,定量評(píng)估圖像分割效果,完善分割性能;今后應(yīng)針對(duì)圖像紋理特征的相似性展開(kāi)計(jì)算,使圖像信息得到更準(zhǔn)確的分割。

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