面向圖像多源屬性的協(xié)同分割方法研究.pdf

1、如何在場景復(fù)雜的圖片中快速得到用戶感興趣的目標(biāo)，正成為如今計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的熱點和難點。圖像分割作為一種提取目標(biāo)的有效途徑一直以來都受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注，也已經(jīng)取得了較多的研究成果。但是依舊存在較多的難點，比如：圖像包含的信息越來越多，圖像的特征也越來越豐富，單一的特征已經(jīng)不能滿足如今的技術(shù)要求；在分割粒度方面，基于像素級的分割框架往往會導(dǎo)致分割目標(biāo)的不完整性，而一些基于區(qū)域的分割框架則存在細(xì)節(jié)方面的丟失，并且較為依賴預(yù)分割區(qū)域

2、的準(zhǔn)確性。本文針對圖像的多源屬性協(xié)同分割問題，主要進(jìn)行了如下幾個方面的創(chuàng)新工作：
　　首先，提出了一種有效的紋理建模方式。通過對傳統(tǒng)的多尺度結(jié)構(gòu)張量進(jìn)行精簡和非線性濾波處理得到非線性精簡多尺度結(jié)構(gòu)張量，并將非線性精簡多尺度結(jié)構(gòu)張量與全局變分流結(jié)合構(gòu)成我們所使用的紋理描述子。采用圖割框架對該紋理描述子的有效性進(jìn)行實驗，通過與常用紋理特征的實驗對比驗證了該紋理描述子在紋理描述力上有較好的效果，而且其較低的維度特質(zhì)也給后續(xù)的概率建模帶來

3、了效率上的提升。
　　其次，提出了基于虛擬節(jié)點的圖像多源屬性的協(xié)同分割框架，并將該框架用于多特征的協(xié)同分割。以 L*a*b顏色特征和我們所提出的紋理建模方式為例對基于虛擬節(jié)點的顏色紋理協(xié)同分割方法進(jìn)行了實驗。通過與傳統(tǒng)的顏色紋理能量混合模型和單一的特征的分割結(jié)果進(jìn)行對比，說明了該分割框架能夠較好的吸納不同特征分割中的優(yōu)勢部分。
　　最后，提出了基于上下文信息的圖像多源屬性的協(xié)同分割框架，并將該框架用于多粒度的協(xié)同分割。以邊緣