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    可視媒體數(shù)據(jù)分割技術(shù)研究

    2017-04-07 09:41史瑞芳
    中國(guó)管理信息化 2016年22期
    關(guān)鍵詞:分割數(shù)據(jù)技術(shù)

    史瑞芳

    [摘 要]人的視覺(jué)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),人類有80%的外界信息來(lái)自視覺(jué),所以隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展,可視媒體開始出現(xiàn)并得到廣泛的應(yīng)用。但由于可視媒體的規(guī)模越來(lái)越大,在帶寬、計(jì)算效率的限制下,數(shù)據(jù)分割技術(shù)越來(lái)越受到關(guān)注。基于此,本文以圖像分割技術(shù)為研究對(duì)象,展開論述,分析了圖像分割技術(shù)的基本方法,并探討了關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù),僅供參考。

    [關(guān)鍵詞]圖像;數(shù)據(jù);分割;可視媒體;方法;技術(shù)

    doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.22.084

    [中圖分類號(hào)]TP391.41 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194(2016)22-0-02

    1 圖像分割概述

    圖像分割就是將一張圖分割成相似但不相交區(qū)域的過(guò)程,在可視媒體的應(yīng)用當(dāng)中,高質(zhì)量的圖像分割是后續(xù)更高水平操作如語(yǔ)義解釋、識(shí)別等的前提。

    在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域分割是非常重要的操作,它代表著處理圖像底層的第一步。以數(shù)字圖書館來(lái)說(shuō),大量圖像視頻的收藏需要按照?qǐng)D像視頻的內(nèi)容構(gòu)建目錄、排序及存儲(chǔ),實(shí)現(xiàn)最有效率地瀏覽和檢索可視媒體數(shù)據(jù)。在圖像視頻的底層屬性當(dāng)中顏色和紋理是最重要的兩個(gè),所以為實(shí)現(xiàn)上述目的可基于顏色和紋理進(jìn)行分割構(gòu)建目錄和索引。另一個(gè)典型的例子是使用互聯(lián)網(wǎng)傳輸信息,互聯(lián)網(wǎng)上大規(guī)模的多媒體數(shù)據(jù)流需要傳輸,數(shù)據(jù)壓縮成為有限使用帶寬來(lái)完成的關(guān)鍵,當(dāng)前使用的編碼方法就是通過(guò)模仿人類視覺(jué)來(lái)減少由于壓縮所帶來(lái)的缺陷,也就是將場(chǎng)景在視覺(jué)上細(xì)分為有意義的區(qū)域去尋找語(yǔ)義表示,這顯然涉及了圖像分割。

    顏色表示法在彩色圖像處理當(dāng)中最為常用,比如:常見的RGB空間,其色彩由紅藍(lán)綠成分以及透明度表示,例如用Photoshop打開一張圖片,在上鎖狀態(tài)下顯示的是RGB通道,解鎖后有四個(gè)通道即紅藍(lán)綠通道以及Alpha通道。這是基于直角笛卡爾空間的,這與人類視覺(jué)系統(tǒng)當(dāng)中3個(gè)不同種類感光圓錐細(xì)胞(三波段濾過(guò)器)獲得彩色圖像三色理論一致。可惜的是RGB空間并不能夠完全實(shí)現(xiàn)顏色感知的高層次處理。

    2 圖像分割的基本方法

    2.1 EM算法

    期望最大化算法(Expectation-Maximization,EM)在解決數(shù)據(jù)殘缺問(wèn)題方面十分出色。事實(shí)上,數(shù)據(jù)集當(dāng)中通常會(huì)少一些變量或是觀察不到的隱含變量的模型均可歸屬于數(shù)據(jù)殘缺,這類問(wèn)題中觀察不到變量,對(duì)于所有可觀察對(duì)象均是未知的。EM算法是一種在殘缺數(shù)據(jù)中計(jì)算極大似然估計(jì)的迭代統(tǒng)計(jì)技術(shù),其基礎(chǔ)是模型聚類方法當(dāng)中的統(tǒng)計(jì)方法。也就是將某個(gè)數(shù)學(xué)模型和給定的數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳擬合。以高斯混合模型對(duì)圖像顏色分布建模為例,假設(shè)混合分布產(chǎn)生一系列的觀察值,該分布有多個(gè)同方差高斯分布組成,若取其中一個(gè)獨(dú)立同方差高斯分布,并由此產(chǎn)生一個(gè)樣本獲取數(shù)據(jù)點(diǎn),設(shè)定多個(gè)這樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)為指定的數(shù)據(jù)集,在多維空間中找到數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的點(diǎn),作為一定分布樣本值。那么該分布就能夠由多個(gè)高斯密度函數(shù)的加權(quán)平均值所表示的概率密度函數(shù)來(lái)描述。多個(gè)高斯密度函數(shù)的有限集合也就是高斯混合模型。

    EM算法作為迭代算法,每次迭代均由求期望和極大化兩個(gè)步驟組成,前者用于計(jì)算對(duì)數(shù)似然函數(shù)的期望,后者用于選擇期望最大參數(shù),然后代入前者再次計(jì)算期望,如此循環(huán)往復(fù),直到獲得最優(yōu)解。

    2.2 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)

    馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)理論(Markov Random Field,MRF)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛,它通過(guò)直接方便的方法用概率描述圖像像素的空間相關(guān)特性。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)當(dāng)中馬爾可夫過(guò)程保持離散的時(shí)間和狀態(tài),這個(gè)過(guò)程稱為馬爾可夫鏈,條件概率決定這個(gè)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)特性。它很好地描述了平面網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中圖像像素間的空間相關(guān)性。因此在二維平面上,可以將圖像看作二維隨機(jī)場(chǎng),必須考慮空間相關(guān)性。

    根據(jù)上述分析,條件分布可以用來(lái)描述馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng),其中條件分布表示隨機(jī)場(chǎng)的局部特性,不過(guò)這樣一來(lái)通過(guò)局部特性定義整個(gè)隨機(jī)場(chǎng)很困難,所以Besag將Gibbs與馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)聯(lián)系起來(lái),提出了關(guān)于方形網(wǎng)格的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型,獲得了實(shí)際應(yīng)用方法。

    在實(shí)際的運(yùn)用當(dāng)中,馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)常與估計(jì)理論和同級(jí)決策結(jié)合,按最優(yōu)原則確定目標(biāo)函數(shù),比較常用的是MAP(最大后驗(yàn)概率)。二者結(jié)合形成MAP-MRF體系。若觀測(cè)圖像和原始圖像同屬于二維平面上的隨機(jī)場(chǎng),進(jìn)行圖像分割,原始圖像成為標(biāo)記場(chǎng),通常情況下,觀測(cè)圖像會(huì)受到關(guān)照條件、系統(tǒng)原因或是隨機(jī)噪音的影響出現(xiàn)圖像失真現(xiàn)象。所以,要直接由觀測(cè)圖像得到原始圖像幾乎不可能,只能給出一個(gè)估計(jì),此時(shí)利用MAP計(jì)算最大值。事實(shí)上MAP估計(jì)是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。

    2.3 ICM算法

    尋求條件概率最大數(shù)的迭代方法(Iterated Conditional Modes,ICM)算法中,Modes為眾數(shù),ICM是確定松弛的方法,其目標(biāo)在于減少隨機(jī)退火的計(jì)算負(fù)擔(dān),速度快,但選取初始值比較關(guān)鍵,因?yàn)閮H允許干擾負(fù)增長(zhǎng),所以常出現(xiàn)局部最小的局面。典型的隨機(jī)松弛方法是隨機(jī)退火算法,速度慢,迭代過(guò)程當(dāng)中新計(jì)算結(jié)果在接受過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)擾動(dòng),理論上能夠得到全局收斂。

    2.4 區(qū)域生長(zhǎng)算法

    這種算法的基本思想就是集合相似性質(zhì)的像素點(diǎn)構(gòu)成區(qū)域,即先將要分割的區(qū)域找一個(gè)起始點(diǎn)像素作為生長(zhǎng)點(diǎn);然后將周邊與生長(zhǎng)點(diǎn)像素有相似性質(zhì)的像素集合到同一個(gè)區(qū)域內(nèi);再將這些新添加的像素作為生長(zhǎng)點(diǎn)繼續(xù)上述操作,直到所有滿足條件的像素均被包含進(jìn)來(lái),這樣就獲得了一個(gè)完整的區(qū)域。

    值得注意的是,實(shí)際應(yīng)用中需要解決以下問(wèn)題:一是起始點(diǎn)像素的選擇;二是選取周邊相似特性像素的準(zhǔn)則;三是生長(zhǎng)停止的規(guī)則和條件。

    可通過(guò)具體問(wèn)題的特點(diǎn)選取起始點(diǎn)像素,也就是用迭代方法由大到小依次收縮最終找到想要的像素點(diǎn),這種方法適用于2D圖像和3D圖像,比如:軍用紅外圖像,通常檢測(cè)目標(biāo)輻射大,其亮度就會(huì)比較高,所以可選擇最亮的像素作為生長(zhǎng)點(diǎn)。如果沒(méi)有具體問(wèn)題先驗(yàn)知識(shí),可以利用生長(zhǎng)所用準(zhǔn)則計(jì)算每個(gè)像素,若結(jié)果顯示出聚類特點(diǎn),那么可選擇最為接近聚類中心的像素作為生長(zhǎng)點(diǎn)。

    在區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程當(dāng)中,還需注意一個(gè)要素——堆。因?yàn)閰^(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程中起始點(diǎn)像素周邊像素要不斷依照生長(zhǎng)準(zhǔn)則來(lái)判斷,確定其是否具備同起始點(diǎn)像素相似的特性,若是則需要進(jìn)行關(guān)鍵字排序,并作為新的生長(zhǎng)點(diǎn)。堆排序中,每個(gè)需要排序的記錄僅占一個(gè)存儲(chǔ)空間。

    HeapAjust堆調(diào)整,這個(gè)步驟是保持堆特性的關(guān)鍵,其輸入?yún)?shù)是一個(gè)數(shù)組及其元素的索引,調(diào)整前要保證以二叉樹為根的子樹保持堆特性。不過(guò)索引的元素值可能會(huì)比其下屬節(jié)點(diǎn)的值小,可能破壞堆特性,HeapAjust就是將索引節(jié)點(diǎn)下滑使索引的節(jié)點(diǎn)為根的子樹符合堆特性。

    Heap_min小頂堆,可以利用由下到上的方法,調(diào)用HeapAjust將數(shù)組轉(zhuǎn)化成堆。

    Delete_min刪除堆頂元素,然后將剩下的堆內(nèi)元素重構(gòu)小頂堆。

    3 實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究

    上文對(duì)圖像分割技術(shù)的基本方法進(jìn)行了研究,基于這些內(nèi)容,下文利用Matlab軟件+C語(yǔ)言的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割。

    MATJWORKS公司的Matlab數(shù)學(xué)軟件將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、圖形顯示和信號(hào)處理集成為一體,含大量函數(shù)可以調(diào)用,功能強(qiáng)大,其使用解釋性語(yǔ)言,在執(zhí)行速度方面有待改進(jìn)而且開源在算法和保密方面不利,運(yùn)行環(huán)境受限。C語(yǔ)言成熟,速度快但比Matlab復(fù)雜,將二者結(jié)合起來(lái),協(xié)同工作,應(yīng)用范圍更廣。

    要實(shí)現(xiàn)二者的結(jié)合,Mex文件必不可少,這是一種能夠在Matlab中調(diào)用的C語(yǔ)言衍生程序,使較大規(guī)模的C語(yǔ)言程序能夠易于在Matlab中調(diào)用,無(wú)需重寫Mex,如果出現(xiàn)不可避免的循環(huán)計(jì)算瓶頸時(shí),可用C語(yǔ)言重寫Mex文件來(lái)解決。

    如圖1中的(a)(b),(a)為原始灰度圖像,(b)為求反顯示結(jié)果。

    在使用Mex文件時(shí)要注意:第一個(gè)輸入宗量是原始圖像數(shù)據(jù),prhs[]是雙精度指針,所以做double處理,然后作為第一輸入宗量;API函數(shù)同樣返回雙精度指針,所以通過(guò)Mex得到的圖像需進(jìn)行uint8處理,這樣才能顯示。

    利用上述方法,只需對(duì)Mex文件稍作調(diào)整就可以在Matlab軟件當(dāng)中,利用上文提供的基本方法實(shí)現(xiàn)圖像分割。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    圖像分割作為數(shù)據(jù)分割高級(jí)應(yīng)用的第一步,一直是焦點(diǎn)也是難點(diǎn),同時(shí)圖像分割也是圖像處理轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像分析的關(guān)鍵。所以本文將圖像分割作為研究對(duì)象,研究可視媒體數(shù)據(jù)分割技術(shù)。本文分析了圖像分割技術(shù)當(dāng)中的EM算法、MRF算法和區(qū)域生長(zhǎng),并利用Matlab/C混合編程實(shí)現(xiàn)圖像分割,有一定的參考價(jià)值。

    主要參考文獻(xiàn)

    [1]錢吟,曲建峰,鄭巧英.多種媒體特色資源的可視化應(yīng)用研究[J].圖書館雜志,2016(3).

    [2]汪淼,張方略,胡事民.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的圖像智能分析和處理綜述[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2015(11).

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