煤矿井下人员图像分割:超像素与同质粒聚类方法
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更新于2024-08-06
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"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。
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2020-04-10 上传
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