自然场景下多区域特征融合的混合航拍图像分割算法

摘要

混合图像分割算法所包含的两个部件中,初始分割不能形成低误分割率的过分割区域集,而区域合并存在缺少区域合并标号选择机制,且存在确定区域合并停止时刻的方式常不满足场景需求的不足.针对以上问题,提出一种基于多级区域信息融合的混合图像分割算法(MRIHS).首先,使用改进的马尔可夫模型平滑超像素块,以形成初始分割区域;其次,在对初始分割区域进行相似性度量并选定待合并区域对后,利用设计出的区域标号选择机制来选定合并后的区域标号;最后,定义一种最佳合并状态以确定合并停止时刻.为验证MRIHS性能,在视觉对象类别(VOC)、剑桥驾驶标签视频数据库(CamVid)、自建的河湖巡检(rli)数据集上,将其与基于多维特征融合的混合图像分割算法(MFHS)、改进的基于区域合并的FCM图像分割算法(IFRM)、基于段间和边界均质性的混合图像分割算法(IBHHS)、基于多维色彩变换与一致性的混合图像分割算法(MCCHS)进行对比.结果表明:MRIHS在VOC、rli数据集上的边缘召回率(BR)、可达分割精准度(ASA)、查全率、重合率至少分别比其余算法提高了0.43个百分点、0.35个百分点、0.41个百分点、0.84个百分点;欠分割误差(UE)至少减少了0.65个百分点.在CamVid数据集上,MRIHS的查全率、重合率指标至少比其余算法提高了1.11个百分点、2.48个百分点.