一种基于直方图和粘性感知提升机制的小对象分割算法，用于解决簇间不平衡问题

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A small-object segmentation algorithm for intercluster imbalance based on histogram- and stickiness-aware boosting

小目标分割算法基于直方图增强与粘性感知提升类别不平衡处理能力，通过动态调整权重、融合分离距离与连通域特征实现高效聚类，实验验证其在复杂场景下的高精度与稳定性。

　　在现代图像处理与分析领域，图像分割技术是实现自动识别和理解的关键步骤。图像分割的目标是将图像中的像素按照其特征划分为不同的类别，从而形成对图像内容的压缩表示。特别是在复杂场景中，如自动驾驶、缺陷检测和遥感图像分析，小目标分割尤为重要。小目标通常具有较低的像素占比，且在图像中分布稀疏，使得其分割任务极具挑战性。传统方法在面对这类数据时往往表现不佳，主要体现在对初始参数的敏感性、对不平衡数据的适应能力以及对小目标特征提取的不足。因此，研究和开发更加高效的图像分割算法，尤其是在小目标分割方面，具有重要的实际意义。

图像分割技术的发展经历了从传统方法到深度学习模型的转变。早期的分割方法主要包括阈值分割、聚类方法、传统的神经网络以及分水岭算法。其中，聚类方法因其轻量、可解释性强以及对小样本数据的适应性，仍然在许多应用中占据重要地位。特别是模糊C均值（FCM）算法，作为经典的软聚类方法，通过引入隶属度矩阵对样本进行模糊划分，广泛应用于图像分割领域。然而，FCM及其变种在处理不平衡数据和小目标分割时仍存在诸多不足。例如，FCM对初始中心点的选择较为敏感，容易导致分割结果不稳定；在面对不平衡数据时，小目标可能被忽略或边缘模糊，影响分割的准确性；此外，传统的FCM方法在处理图像时通常使用像素作为样本，未充分利用灰度直方图信息，限制了其在复杂场景下的表现。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于灰度直方图和粘性感知增强的小目标分割模糊C均值算法（HistiBoost-FCM）。该算法通过引入灰度直方图增强因子，对不同灰度样本的贡献进行动态调整，从而在小目标检测中有效缓解类别不平衡问题。同时，算法在目标函数中引入了分离距离的概念，将像素点与聚类中心之间的粘性度作为衡量指标，以平衡不同聚类中心之间的吸引力差距。此外，通过引入连接域的约束条件，算法能够系统性地整合全局图像特征，使分割结果在保持高空间一致性的同时，不影响计算效率。

灰度直方图作为图像的重要特征之一，能够提供图像中不同灰度值的分布信息。在图像分割过程中，灰度直方图不仅有助于确定聚类中心，还能为算法提供额外的全局信息，提升分割的准确性。然而，传统的FCM变种在利用灰度直方图时存在一定的局限性。一方面，这些方法仅将灰度直方图作为权重，未能充分利用其潜在的信息价值；另一方面，处理后的直方图信息与聚类过程相分离，导致算法在处理小目标分割时效果受限。因此，本文提出了一种新的方法，通过在目标函数中引入灰度直方图增强因子，使算法能够更有效地利用直方图信息，从而改善小目标分割的性能。

HistiBoost-FCM算法的实现分为三个主要部分。首先，图像的灰度直方图增强。该步骤通过引入灰度直方图增强因子，对不同灰度值的样本进行加权处理，使算法在处理图像时能够更关注小目标区域的特征。其次，增强因子的选择。这一过程基于连接域信息和聚类中心之间的分离距离，通过动态调整增强因子，确保算法在面对不平衡数据时能够更准确地识别小目标。最后，基于增强因子的模糊C均值聚类和图像分割。该步骤结合前两部分的结果，对图像进行分割，使得分割结果更加符合实际需求。

在实验验证方面，本文对合成图像和自然图像进行了系统评估，结果表明HistiBoost-FCM算法在小目标分割任务中具有较高的准确性、较快的运行速度和良好的稳定性。在一些具有挑战性的场景中，例如目标类别极度不平衡的情况下，该算法的分割准确率达到99.07%，而归一化互信息（Normalized Mutual Information）、F1分数和平均交并比（Mean Intersection over Union）分别达到97.65%、95.47%和90.31%。这些结果表明，HistiBoost-FCM算法在处理小目标分割任务时，相较于传统方法具有显著的优势。

此外，HistiBoost-FCM算法在计算效率方面也表现出色。由于其在目标函数中引入了灰度直方图增强因子，减少了对像素级标签的依赖，从而降低了计算复杂度。与基于深度学习的模型相比，该算法不需要大量的标注数据，适用于小样本空间，同时还能在高分辨率图像中实现快速处理，避免了资源受限的问题。这种轻量级的特性使得HistiBoost-FCM算法在实际应用中更具可行性，尤其是在需要实时处理的场景中。

在实际应用中，小目标分割的准确性直接影响到后续分析的可靠性。例如，在自动驾驶领域，小目标如行人、交通标志等的识别对于安全驾驶至关重要；在缺陷检测中，微小缺陷的识别能够提高检测的全面性；在遥感图像分析中，小目标如灌溉设施、车辆等的分割有助于更精确地进行土地利用和交通监控。因此，HistiBoost-FCM算法在这些领域中具有广阔的应用前景。

本文的创新点在于，将灰度直方图增强因子与分离距离相结合，以增强算法对小目标的识别能力。同时，通过引入连接域的约束条件，算法能够更有效地整合全局图像信息，提高分割结果的空间一致性。这些改进不仅提升了算法在小目标分割任务中的表现，还增强了其对不平衡数据的适应能力，使其能够在实际应用中发挥更大的作用。

HistiBoost-FCM算法的实现流程如下：首先，对输入图像进行灰度直方图增强，通过引入增强因子对不同灰度值的样本进行加权处理，使算法在处理图像时能够更关注小目标区域的特征。其次，根据连接域信息和聚类中心之间的分离距离，选择合适的增强因子，以平衡不同聚类中心之间的吸引力差距。最后，基于所选的增强因子，进行模糊C均值聚类和图像分割，从而得到更准确的分割结果。这一流程不仅提升了算法的性能，还使其在处理小目标分割任务时更加高效和稳定。

实验结果表明，HistiBoost-FCM算法在多个方面优于传统方法。在准确性方面，该算法在处理小目标分割任务时能够达到较高的分割准确率，特别是在目标类别极度不平衡的情况下，其表现尤为突出。在计算效率方面，该算法通过引入灰度直方图增强因子，减少了对像素级标签的依赖，从而降低了计算复杂度，提升了运行速度。在稳定性方面，算法对初始参数的敏感性较低，能够在不同场景下保持较好的分割效果。这些优势使得HistiBoost-FCM算法在实际应用中具有重要的价值。

此外，HistiBoost-FCM算法在资源利用方面也表现出色。由于其不需要大量的标注数据，适用于小样本空间，因此在数据获取困难或成本较高的场景中具有显著优势。同时，该算法能够实现高分辨率图像的实时处理，避免了资源受限的问题，使其在实际应用中更加灵活和高效。

综上所述，HistiBoost-FCM算法是一种针对小目标分割和类别不平衡问题的高效解决方案。该算法通过引入灰度直方图增强因子和分离距离，提升了对小目标的识别能力，并通过连接域的约束条件增强了分割结果的空间一致性。实验结果表明，该算法在多个指标上均优于传统方法，具有较高的准确性和稳定性，同时在计算效率和资源利用方面也表现出色。这些特性使得HistiBoost-FCM算法在实际应用中具有广泛的价值和潜力。