红外与激光工程
2021, 50(9): 20200431
1 北京交通大学理学院, 北京 100044
2 北京交通大学发光与光信息技术教育部重点实验室, 北京 100044
二维激光雷达广泛应用于室内障碍物检测中,而障碍物的聚类分割是环境感知中的关键技术。环境特征的复杂性和数据密度分布的不均匀性,导致传统聚类方法无法同时对不同距离、不同类型的障碍物实现良好聚类,容易发生漏检和误检。针对室内障碍物的检测需求,分析了激光雷达的数据特点和室内环境的几何特征,提出了一种改进的基于距离和障碍物特征的自适应阈值聚类分割方法,将阈值调整为随目标距离和类内密度变化的自适应参数。在基于激光雷达的智能车感知系统上进行了复杂障碍物的聚类分割实验,结果表明,相比传统方法,本方法可以明显改善不同距离、不同类型障碍物的聚类分割效果,分割准确度可达到92.23%。
遥感 激光雷达 障碍物检测 聚类分割 基于密度的含噪声应用空间聚类 线性阈值法 中国激光
2021, 48(16): 1610005
1 武汉理工大学安全与应急管理学院, 湖北 武汉 430079
2 重庆市计量质量检测研究院, 重庆 404100
混凝土结构在施工与使用的过程中易产生各种形式的裂缝,由此会产生诸多安全问题。传统的人工安全检测方法,不仅耗费财力和时间,而且无法保障其检测精度。为了提高混凝土表面裂缝的识别效率,提出了一种基于卷积神经网络结合聚类分割的识别方法,实现了对较复杂背景下混凝土表面裂缝图像的准确识别。研究结果显示,该方法不仅能够高效地分类,还能够高精度地对较复杂背景下的裂缝进行识别,这为降低混凝土表面裂缝识别的工作量、维护混凝土结构,对其进行安全检测提供了理论依据,同时也为以后更高精度和更复杂条件下的裂缝识别研究提供了一些参考。
图像处理 裂缝识别 安全检测 卷积神经网络 聚类分割 形态学处理 量化识别 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221023
1 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
2 无锡信捷电气股份有限公司, 江苏 无锡 214072
针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题, 提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理, 得到去除干扰点后的散乱工件点云; 通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点, 并使相互碰撞的工件在空间上产生分离; 采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割, 得到多个工件点云子集, 基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中, 从而完成点云分割。此外, 线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据, 从而保证了分割结果的准确性, 提高了分割速度。结果表明：基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件, 分割时间约为696 ms, 满足了工业机器人抓取的实时性要求。
机器视觉 欧氏聚类 点云分割 自适应聚类 随机箱体抓取 聚类分割 激光与光电子学进展
2017, 54(12): 121503
1 郑州澍青医学高等专科学校信息管理中心，河南 郑州 450008
2 河南工业职业技术学院电子信息工程系，河南 南阳 473000
3 郑州大学信息工程学院，河南 郑州 450002
红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等**装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题，结合SURF 特征描述符，提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法。该方法首先利用SURF 算法计算出红外图像中的兴趣点，并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图。由于目标在红外序列中的连续性，目标点会在累积图中进行聚集；然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标；最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息，从海杂波中区分出所需的弱小目标。大量仿真实验及实物验证表明，相比于其他现有算法，本文提出方法在处理具有较低信噪比/杂波比的视频下的弱小目标时可以获得较好的检测性能，同时该方法的实时性强，可在多项式时间复杂度下得到最优检测目标，适合工程应用。
红外弱小目标 海杂波 SURF 特征描 累积图 聚类分割算法 目标检测 infrared small-dim object sea-clutter SURF feature description cumulative image clustering algorithm object detection
1 北京理工大学光电学院, 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 南阳理工学院电子与电气工程学院, 河南 南阳 473004
针对Isomap-NFINDR端元提取算法复杂度高、占用内存多、效率低的缺点, 提出一种基于标志点选择Isomap的快速端元提取算法。该方法采用最大最小距离法来选取初始的K个聚类中心点, 并采用光谱夹角距离SAD代替欧式距离来进行聚类分割; 根据图像的空间特性, 从去除聚类的边界点后剩余点间隔抽取距离聚类中心距离最小的N个点作为标志点。真实高光谱图像实验结果表明, 提出的算法精度接近原始的基于Isomap-NFINDR算法, 而效率提高了将近60倍。
高光谱图像 端元提取 标志点选择 等距映射 聚类分割 hyperspectral image endmember extraction landmark selection isometric mapping clustering-based image segmentation
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、 忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题, 以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题, 提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。 首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割, 形成影像局部区域; 然后提取各个局部区域的地物端元, 并对地物端元进行优选形成地物端元样本集; 接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型; 最后利用关系模型预测目标影像波段。 首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段, 验证方法的稳定性和可靠性; 然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段, 验证方法的适用性和推广性; 并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析, 进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果, 能够准确地表达地物的真实波谱。
聚类分割 端元提取 波段模拟 真彩色 Clustering and segmentation Endmember Band simulation Natural color composite image 光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3349
为克服当前偏振图像融合方法存在的不足,提出了一种基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像近自然彩色融合方法.该方法首先将偏振参量图像映射到HSI颜色空间,再得到初步的融合图像后将它变换到YIQ颜色空间,并采用颜色迁移技术对其进行颜色修正.通过将修正后的图像变换到HSI颜色空间,并利用对线偏振度图像进行模糊C-均值聚类分割的结果调整融合图像的色调和色饱和度.最后,将处理结果变换回RGB颜色空间,得到最终的图像融合结果.实验结果表明,利用该方法得到的融合图像不仅与人眼视觉感知习惯一致,而且显著增强了目标与背景的对比度.
光学偏振 图像融合 颜色迁移 聚类分割 Optical polarization Image fusion Color transfer Clustering-based segmentation
