基于显著条件随机场的海面目标分割算法

基于显著条件随机场的海面目标分割算法
宋文韬; 胡勇; 巩彩兰; 李赛
【期刊名称】《《现代电子技术》》
【年(卷),期】2019(041)010
【总页数】4页(P128-131)
【关键词】图像分割; 视觉显著性; 条件随机场; 海面目标; 遥感; 舰船目标检测; 图
像处理; 目标分割
【作者】宋文韬; 胡勇; 巩彩兰; 李赛
【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所上海200083; 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室上海200083; 中国科学院大学北京100049
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73-34; TP751.1
光学遥感相比传统的雷达探测[1]，具有强隐蔽性、环境适应性好的特点，得到越
来越广泛的应用。

现在对光学遥感海面目标的检测与分割运用较多的是基于显著度的方法。

显著度是一种主动模仿人眼特征的设计方法，模拟人眼可快速集中于感兴趣区域，而提出的目标检测算法模型[2]一般可分为3 类：基于对比度信息[3]、基于频率域特征[4]、基于计算的特征融合的算法[5]。

但对不同场景适应性差，会提取一定的错误区域；经显著度处理后都有一个高斯滤波的过程，难以做到对像元的精确提取。

概率图模
型是图像分割领域的一个研究热点，条件随机场模型（Condition Random Field，CRF）是经典的马尔科夫随机场模型（MRF）的发展，主要有两个优点：首先，
去除观测序列的独立假设分布约束[6]，增强马尔科夫随机场模型的适应能力；其
次是能够对长距离和短距离像素关系进行建模[7]，特别是对于海面这种大面积背景，能够充分利用图像的上下文关系。

本文针对遥感海面图像的特点，对现有条件随机场的检测框架进行改进，提出一种改进视觉显著性一元势函数，同时利用全连接的随机场替代邻域检测模型，实现对海面舰船目标的精确分割。

1 改进视觉显著性模型
1.1 基于谱残差显著性的目标分割算法
人眼能够快速和精确地定位自然场景中的目标，并且在不需要事先识别目标的情况下，转移注意力并聚焦该目标，同时将目标从背景中分割出来。

基于此，人眼会对图像中的变化更加敏感，一个基本原则就是抑制常规与频繁出现的特征，同时对非常规的特征保持敏感。

依据此将图像分为背景和异常两部分[8]：
给定一幅图像，首先进行二维离散傅里叶变换，将其从空间域转换到频域，对幅值取对数，根据Hou x 等人提出的理论，该对数曲线满足局部线性条件[9]，基于此先验得到谱残差（Spectral Residual，SR）显著性。

其步骤计算为：对于给定图
像I(x)，A( f)表示其经过傅里叶变换的幅度谱，对其取对数谱，得到L( f)：
对对数谱L( f)进行均值滤波，再将滤波结果与对数谱相减，得到剩余谱R( f)：
利用剩余谱和相位谱进行反向傅里叶变换，进行高斯滤波器，得到显著图：
式中：F表示傅里叶变换；P（f）表示其相位谱。

对显著度进行阈值分割，得到目标的初始分割结果，一般选择阈值threshold 为3 倍均值。

将大于阈值的赋值为1，其余为0。

1.2 基于相对熵的背景可分性度量准则
一般的视觉显著性模型，输入任意的图像，都会相应输出高频或者异常区域。

与自然图像不同，遥感广域海面只有少部分影像包含待分割目标，这些显著性方法已不再适用。

针对遥感目标的局限性，本文提出一种基于背景可分性度量准则，对视觉显著性进行改进，并对像元进行初始分割。

相对熵（Relative Entropy）又称为KL 散度，是两个概率分布一种度量准则。

对一个假设背景的概率分布为P和目标的概率分布为Q来说，他们的KL 散度定义为：
对提取的显著区域和背景进行计算，在高斯分布假设下通过定义最大容许的贝叶斯错误率可以计算KL 离散度的最低阈值[10]，符合条件的影像认为存在目标，将显著分割结果作为其初始分割结果。

2 全连接条件随机场精确分割
条件随机场借助图像的上下文关系，可以实现对显著性初始分割结果的精确分割。

一般对图像随机变量定义两个场：一个是观测场Y，对应到图像像元的观测值（如DN）的集合；一个是标记场，对应于像元的状态空间。

其中L是标记场X的配置空间，对于目标分割问题，L对应二元空间，即L={0，1}。

基于条件随机场的联合概率可用吉布斯分布描述[11]，如下：
式中：E在统计力学中表示x| y的吉布斯能量，是基团势函数的叠加；C为基团的集合，每个基团c都将产生一个势函数V；Z是归一化函数。

一般而言只考虑单点和双点基团，即一元势函数和成对势（二元）函数，为了方便表示，用X来代替X| Y，所以其吉布斯能量为：
一元势函数设置为视觉显著度分割模型，其置信度M，一般设为50%，可得：
二元势函数用高斯核函数表示，i，j为图中任意像元的序号。

定义二元势函数为：
式中：μ(Xi,Xj)是变分模型，一般选 Ising/Potts 模型，即只有当像素i和j的标签不同时，才会为1，其他情况下分0；每一个都代表一个高斯核函数；f是由每个
像素的图像观测值和位置特征构造成的特征向量为权重。

所以高斯核函数为[7]：
式中：I为每个像素值；P为像素在图像上的坐标。

为了降低优化的复杂度，用最小化KL 散度D(Q‖P)寻找分布Q（X）代替P（X），分布Q可以写成独立的边缘概率分布的乘积[12]:
根据概率性质有利用拉格朗日乘数法求根据Q计算结果将每个像素概率最大状态
作为该像素的类别。

3 实验结果
本文算法的测试环境为 Core（TM）******************，编程语言C++，选择High resolution ship collections 2016（HRSC2016）数据集[13]进行对比实验，以验证本文方法在图像分割中的效果。

本节给出本文所提模型与基于迭代计算的ISODATA 聚类分割算法、基于频域视觉显著度的FT 算法[14]、基于自适应
阈值的Otsu 算法的实验结果，主要从分割视觉效果与分割精度两个方面进行比较，结果对比图如图1所示。

图1 海面目标分割结果对比图Fig.1 Comparison pictures for segmentation results of sea⁃surface targets
将本文算法与三类算法做对比，从图中可以看出，ISODATA 算法受海面杂波影响最大，分割结果不符合实际需求；FT 显著性和Otsu分割也会受到复杂海面影响，分割精度降低；而本文方法在3 幅图像视觉上都能保持较好的结果，鲁棒性强。

为了对本文方法进行定量评价，以像元检测精度R作为评价指标。

其结果如表1所示。

表1 不同方法在各个图像上所得分割结果评价Table 1 Segmentation result evaluation obtained by different methods for various images %Otsu分割120.2 109.1 110.3图像图像1图像2图像3本文算法98.2 97.5 99.4 ISODATA
分割178.4 210.1 250.6 FT 显著性107.4 111.5 108.9
从表中可以看出，传统方法在海面杂波较多时，容易标记出不属于目标的像素，这给实际工程处理带来了不必要的麻烦，受图像质量影响比较大，本文方法能够避免这种现象，对三种不同图像都能保持较高的分割精度，有效抑制海面杂波的影响。

4 结论
本文提出一种结合视觉显著度和条件随机场的舰船目标分割算法，改进了基于频域信息的显著性算法，使其能够更突出异常目标，同时结合条件随机场模型，更有效利用广域遥感图像的空间上下文信息，实现了对像素的精确分割。

这种算法在遥感图像数据处理领域具有一定的潜在应用前景。

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