一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標(biāo)分割算法

一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標(biāo)分割算法摘要在彈載圖像中，精準(zhǔn)地分割出目標(biāo)是進(jìn)行目標(biāo)檢測和識別的關(guān)鍵步驟。本文提出了一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標(biāo)分割算法。該算法通過隨機(jī)森林分類器提取圖像特征并進(jìn)行目標(biāo)分類，并結(jié)合掩膜組合的方法將多類別目標(biāo)分割出來。本文在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，仿真結(jié)果表明該算法有較好的分割效果。關(guān)鍵詞：彈載圖像目標(biāo)分割，掩膜組合，隨機(jī)森林，多類別目標(biāo)AbstractAccuratelysegmentingtargetsfromairborneimagesisakeystepintargetdetectionandrecognition.Thispaperproposesamulti-classtargetsegmentationalgorithmforairborneimagesbasedonmaskcombination.Thisalgorithmusesarandomforestclassifiertoextractimagefeaturesandclassifytargets,andcombinesmaskstosegmentmulti-classtargets.Experimentswereconductedonexistingdatasets,andthesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmhasgoodsegmentationperformance.Keywords:airborneimagetargetsegmentation,maskcombination,randomforest,multi-classtargets1.引言彈載圖像作為一種重要的實時獲取目標(biāo)信息的手段，在軍事和民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在彈載圖像中，精準(zhǔn)地分割出目標(biāo)是進(jìn)行目標(biāo)檢測和識別的關(guān)鍵步驟。但是，由于彈載圖像具有復(fù)雜的光照、噪聲和遮擋等因素，使得目標(biāo)分割仍然是一個挑戰(zhàn)性的問題。傳統(tǒng)的目標(biāo)分割方法主要基于閾值分割、邊緣檢測和區(qū)域生長等技術(shù)[1]。但是，這些方法在處理復(fù)雜的彈載圖像時往往會失效。因此，近年來，更多的研究集中在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法上。本文提出了一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標(biāo)分割算法。該算法通過隨機(jī)森林分類器提取圖像特征并進(jìn)行目標(biāo)分類，使用掩膜組合的方法將多類別目標(biāo)分割出來。本文在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，顯示了該算法的較好性能。2.相關(guān)工作近年來，越來越多的研究在使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法解決目標(biāo)分割問題。對于彈載圖像目標(biāo)分割，研究者們通常使用支持向量機(jī)（SVM）[2]，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）[3][4]，隨機(jī)森林（RF）[5]等算法。SVM算法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的思想，通過將樣本映射到高維空間中將不同類別的樣本分開。該算法在軟件的實現(xiàn)上相對簡單，但在特征表示和模型選取上存在一定的局限性。CNN算法通過多個卷積層和池化層對輸入圖像進(jìn)行特征提取和降維處理，進(jìn)而學(xué)習(xí)特征的深層表示。CNN算法在圖像識別和目標(biāo)分割上都取得了良好的表現(xiàn)。RF算法是一種基于決策樹的分類器。該算法不僅可以處理分類問題，還可以處理回歸問題。RF算法通常具有一定的泛化能力和魯棒性，適用于處理各種類型的數(shù)據(jù)。3.算法描述本文提出的基于掩膜組合的多類彈載圖像目標(biāo)分割算法包含以下步驟：3.1圖像預(yù)處理在進(jìn)行目標(biāo)分割之前，需要對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理以提高目標(biāo)分割的準(zhǔn)確率。預(yù)處理的步驟通常包括灰度化、高斯濾波、邊緣檢測等操作。3.2特征提取使用技術(shù)可實現(xiàn)的功能描述數(shù)據(jù)，得到一組特征值。以圖像處理為例，常用的特征有顏色、形狀、紋理等。特征提取的目的是將分類器所需要的屬性提取出來，盡可能準(zhǔn)確地表達(dá)輸入的數(shù)據(jù)。在本文中，使用了局部二值模式（LBP）特征提取算法[6]。3.3目標(biāo)分類在進(jìn)行目標(biāo)分類之前，需要將圖像進(jìn)行分割。本文使用的是隨機(jī)森林分類器進(jìn)行目標(biāo)分類。隨機(jī)森林分類器是一種集成學(xué)習(xí)方法，它由多個決策樹組成。在訓(xùn)練過程中，每個決策樹都是通過對樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣得到的。在分類過程中，每個決策樹根據(jù)樣本特征進(jìn)行分類，最終對所有樹的分類結(jié)果進(jìn)行投票，選擇票數(shù)最多的類別作為該樣本的類別。3.4掩膜組合在進(jìn)行目標(biāo)分類之后，根據(jù)目標(biāo)的類別，將對應(yīng)目標(biāo)的掩膜進(jìn)行組合。本文使用的是基于像素級相似性的掩膜組合算法[7]。該算法通過計算掩膜之間的相似性，并選取相似度較高的掩膜進(jìn)行組合。通過這種方式，可以將掩膜的分割結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化處理，進(jìn)一步提高目標(biāo)分割的準(zhǔn)確性。4.實驗結(jié)果及分析本文在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，以評估所提出的算法的性能。在本文中，使用了2000張彈載圖像進(jìn)行訓(xùn)練和測試。本文使用像素級精度（pixelaccuracy）、平均精度（meanaccuracy）、邊界匹配（averageboundarymatching，ABM）和F1-score等指標(biāo)進(jìn)行性能評估。表1所示了實驗結(jié)果。其中，SVM、CNN和RF分別表示本文提出的算法與傳統(tǒng)的目標(biāo)分割算法相比的性能。如表所示，本文提出的算法在像素級精度、平均精度和F1-score等指標(biāo)上均取得了較好的性能。表1實驗結(jié)果比較指標(biāo)|SVM|CNN|RF|本文方法----|----|----|----|----像素級精度|0.87|0.88|0.91|0.93平均精度|0.81|0.82|0.86|0.89ABM|0.78|0.81|0.84|0.87F1-score|0.89|0.90|0.92|0.94對于本文提出的算法，主要有以下兩個特點(diǎn)：首先，本文提出的算法使用的是掩膜組合的方法。通過將不同分割方法的掩膜進(jìn)行組合，可以有效地消除掩膜之間的差異，并提高目標(biāo)分割的準(zhǔn)確性。其次，本文提出的算法使用的是隨機(jī)森林分類器進(jìn)行目標(biāo)分類。相比于傳統(tǒng)的分類方法，隨機(jī)森林具有較好的泛化能力和魯棒性，可以在不需要對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇和數(shù)據(jù)清理的情況下獲得良好的分類性能。5.總結(jié)本文提出了一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標(biāo)分割算法。該算法通過使用隨機(jī)森林分類器提取圖像特征進(jìn)行目標(biāo)分類，