煤矿井下人员图像分割：超像素与同质粒聚类方法

"基于超像素粒化与同质图像粒聚类的矿井人员图像分割方法，旨在提高在特殊环境下，如矿井，的人员图像分割的准确性。该方法结合了超像素分割技术和图像粒聚类策略，适用于煤矿井下各种场景的人员图像处理。通过SLIC模型对原始图像进行超像素划分，然后利用邻居超像素辅助检测并分割欠分割的人员超像素。接下来，通过比较图像特征，将相邻的精英人员超像素聚类为同质图像粒，进一步形成具有明确语义的人员区域。最后，这些同质人员区域组合成完整的人员区域，实现与背景的有效分离。实验结果显示，此方法在4种不同的煤矿井下场景中，相比其他算法，F-Measure值有显著提升，表现出较高的分割精度和鲁棒性。" 本文提出了一个创新的矿井人员图像分割方案，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **超像素粒化**：采用SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法，这是一种超像素分割技术，能将图像分割成均匀大小的区域，每个区域（超像素）内部像素具有相似的特性。这种方法提高了分割的效率，减少了计算复杂性。 2. **同质图像粒**：在超像素基础上，通过比较和分析相邻超像素的纹理和灰度特征，识别出具有相似图像特征的超像素，这些被定义为同质图像粒。这一步有助于进一步细化分割，提高语义一致性。 3. **精英人员超像素**：在欠分割的情况下，通过邻近超像素的帮助，将人员超像素分割为两个子超像素，选择其中一个具有代表性的子超像素作为精英人员超像素，以增强分割的准确性。 4. **图像粒聚类**：将具有相似特征的同质图像粒进行聚类，形成具有特定语义的同质人员区域，这一步有助于构建完整的人员区域，并有效地与背景区分。 5. **鲁棒性和分割效果**：在4种煤矿井下场景的实验中，提出的分割方法展示了高精度和良好的鲁棒性，F-Measure值平均提升了2.11%到13.16%，表明该方法在复杂环境下也能保持稳定表现。 通过以上步骤，该方法解决了矿井环境中的人员图像分割问题，为矿井安全监控、人员行为识别等应用提供了有效支持。