一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標分割算法摘要在彈載圖像中，精準地分割出目標是進行目標檢測和識別的關鍵步驟。本文提出了一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標分割算法。該算法通過隨機森林分類器提取圖像特征并進行目標分類，并結合掩膜組合的方法將多類別目標分割出來。本文在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上進行了實驗，仿真結果表明該算法有較好的分割效果。關鍵詞：彈載圖像目標分割，掩膜組合，隨機森林，多類別目標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信息的手段，在軍事和民用領域有著廣泛的應用。在彈載圖像中，精準地分割出目標是進行目標檢測和識別的關鍵步驟。但是，由于彈載圖像具有復雜的光照、噪聲和遮擋等因素，使得目標分割仍然是一個挑戰(zhàn)性的問題。傳統(tǒng)的目標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[1]。但是，這些方法在處理復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器學習和深度學習算法上。本文提出了一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標分割算法。該算法通過隨機森林分類器提取圖像特征并進行目標分類，使用掩膜組合的方法將多類別目標分割出來。本文在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上進行了實驗，顯示了該算法的較好性能。2.相關工作近年來，越來越多的研究在使用機器學習和深度學習算法解決目標分割問題。對于彈載圖像目標分割，研究者們通常使用支持向量機（SVM）[2]，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）[3][4]，隨機森林（RF）[5]等算法。SVM算法基于機器學習的思想，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行特征提取和降維處理，進而學習特征的深層表示。CNN算法在圖像識別和目標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分割算法包含以下步驟：3.1圖像預處理在進行目標分割之前，需要對原始圖像進行預處理以提高目標分割的準確率。預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，盡可能準確地表達輸入的數(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目標分類在進行目標分類之前，需要將圖像進行分割。本文使用的是隨機森林分類器進行目標分類。隨機森林分類器是一種集成學習方法，它由多個決策樹組成。在訓練過程中，每個決策樹都是通過對樣本數(shù)據(jù)隨機采樣得到的。在分類過程中，每個決策樹根據(jù)樣本特征進行分類，最終對所有樹的分類結果進行投票，選擇票數(shù)最多的類別作為該樣本的類別。3.4掩膜組合在進行目標分類之后，根據(jù)目標的類別，將對應目標的掩膜進行組合。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行組合。通過這種方式，可以將掩膜的分割結果進行精細化處理，進一步提高目標分割的準確性。4.實驗結果及分析本文在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上進行了實驗，以評估所提出的算法的性能。在本文中，使用了2000張彈載圖像進行訓練和測試。本文使用像素級精度（pixelaccuracy）、平均精度（meanaccuracy）、邊界匹配（averageboundarymatching，ABM）和F1-score等指標進行性能評估。表1所示了實驗結果。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等指標上均取得了較好的性能。表1實驗結果比較指標|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：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行組合，可以有效地消除掩膜之間的差異，并提高目標分割的準確性。其次，本文提出的算法使用的是隨機森林分類器進行目標分類。相比于傳統(tǒng)的分類方法，隨機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.總結本文提出了一種基于掩膜組合的多類彈載圖像目標分割算法。該算法通過使用隨機森林分類器提取圖像特征進行目標分類，