基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質量評價技術研究.pdf

1、圖像分割是計算機視覺、圖像處理等領域的一種基本的和關鍵的技術。目前雖已提出了眾多針對各種具體應用的分割算法，然而至今仍沒有建立起統(tǒng)一的分割體系。現(xiàn)有的圖像分割的理論和方法種類繁多，且新方法層出不窮。什么樣的分割才是好的分割？這是一個長期困擾圖像分割算法設計者的核心問題。因此，對不同分割算法進行評價是非常有必要且具有重大意義的。為模擬人類視覺系統(tǒng)對分割質量的評價能力，更有效地利用先驗知識內在的結構關系對分割質量中隱含的結構特征，本論文主要

2、研究內容是基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質量評價技術。
　　本文首先簡要介紹了圖像分割及圖像分割評價的背景及研究現(xiàn)狀，接著梳理了圖像分割評價方法的分類、研究內容及評價準則，然后介紹了本論文所使用的數(shù)據(jù)庫，包括Berkeley自然圖像庫及實驗室自建的圖像分割質量評價數(shù)據(jù)庫。接著又詳細介紹了Probabilistic Rand Index(PRI)、Variation of Information(VOI)和Global Consiste

3、ncyError(GCE)三種有監(jiān)督圖像分割評價算法，并給出各方法性能測試實驗及結果。在此基礎之上，分別將視覺顯著性與分割質量合并至評價算法中，提出了一種基于視覺顯著性改進有監(jiān)督圖像分割評價算法的方法和一種基于分割質量改進有監(jiān)督圖像分割評價算法的方法。隨后，采用人為主觀評價及元評價兩種實驗方式對兩種改進后的評價算法性能進行評價，兩種實驗結果均表明，本文提出的基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質量評價技術相較于原方法在準確度上有所提升。最后，設計