2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的興起帶來的數(shù)據(jù)膨脹不可避免,照相機(jī)等設(shè)備的更新?lián)Q代使得圖片的尺寸越來越大,給圖像處理帶來了越來越大的內(nèi)存消耗和計(jì)算負(fù)擔(dān)。而且,圖片尺寸的變大不代表圖片中內(nèi)容數(shù)量的增加,而是內(nèi)容的表達(dá)越來越精細(xì)。所以,對(duì)于一些純色的區(qū)域,擁有成百上千相同顏色的像素,而它們本屬于同一物體,在認(rèn)知上是一致的,卻逐像素點(diǎn)的去分析,這就造成的信息的冗余和計(jì)算的浪費(fèi)。所以,是否存在預(yù)處理方法,可以提前把圖像中相似的像素聚合到一起,作為一個(gè)整體去分析

2、?答案是存在的,這樣的預(yù)處理方法,叫做超像素分割。
  超像素分割,也稱為過分割,目的在于根據(jù)像素間的相似性,提前把圖像分割成多個(gè)區(qū)域。從而在后續(xù)的圖像分析算法中,可以不再以像素為單位,而是以區(qū)域?yàn)閱挝惶崛∑涮卣?。這將極大的減少了圖像分析算法的存儲(chǔ)和計(jì)算復(fù)雜度,使得超像素分割最近成為一個(gè)很熱的研究領(lǐng)域。在這篇文章中,我們的重點(diǎn)就是研究性能更好的超像素分割算法。
  以往的超像素方法主要分成兩種:基于圖分割的算法和基于梯度的算

3、法。對(duì)于基于圖分割的算法,它們往往先從圖像中獲取一個(gè)無向圖結(jié)構(gòu),再通過優(yōu)化基本圖分割能量方程,不斷的對(duì)無向圖進(jìn)行分割,直到生成最后的超像素分割結(jié)果為止。不同的算法有不同的圖分割能量方程定義,以及不同的優(yōu)化方法。然而,即使是最簡單的能量方程,在求解過程中也是一個(gè)NP-hard的問題,并且是在整個(gè)全局圖像去求解的,需要占用很高的時(shí)間復(fù)雜度。對(duì)于基于梯度的方法,一般先選取一定數(shù)量的像素點(diǎn)作為種子點(diǎn),然后利用其它像素到種子點(diǎn)的距離(差異性)對(duì)其

4、它的像素點(diǎn)進(jìn)行聚類。然而,不管是使用基于顏色和坐標(biāo)的歐式距離,還是基于路徑的測(cè)地距離,它們對(duì)圖像中邊緣信息的保護(hù)并不理想。而且,往往需要多次相同的迭代計(jì)算,才能將超像素分割結(jié)果在保護(hù)圖像邊緣上收斂到好的效果,這就導(dǎo)致了基于梯度的算法運(yùn)行效率十分低下。
  最近,一種新的距離定義——樹距離進(jìn)入了我們的視野。如果把圖像視為一個(gè)無向圖結(jié)構(gòu),結(jié)點(diǎn)由像素組成,邊由像素之間的四領(lǐng)域關(guān)系組成,邊的權(quán)重是鄰接像素的顏色差。從無向圖當(dāng)中,我們可以提

5、取一個(gè)最小生成樹MST,因?yàn)榇髾?quán)重的邊(往往在邊緣部分)在建樹過程中會(huì)被去除,所以最小生成樹結(jié)構(gòu)可以突出圖像中的邊緣信息。樹距離,是定義在MST中的距離,由MST上的兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間相連接的路徑?jīng)Q定。由于路徑是通過一系列權(quán)重最小的邊所連接的,所以可以避開權(quán)值大的邊(已被去除的邊),使得定義在MST上的樹距離能夠更好的描述邊緣兩測(cè)(不同區(qū)域)像素之間的差異性,在保邊性圖像平滑,立體視覺匹配領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
  在這篇文章中,我們基

6、于樹距離設(shè)計(jì)了一種能夠更好的保護(hù)圖像中邊緣信息的超像素分割算法。該算法包括對(duì)圖像單層分割的步驟和多層分割的策略。對(duì)于單層的超像素分割,首先:一種類似于泊松采點(diǎn)的方法被用于在最小生成樹上均勻的采取種子點(diǎn),作為類中心點(diǎn);然后:我們使用最近鄰的方法,把每一個(gè)剩余的像素點(diǎn)基于樹距離分類給其最近的類中心點(diǎn)。然而,如果一次產(chǎn)生的分割數(shù)量很少,會(huì)導(dǎo)致類中心點(diǎn)的數(shù)量減少,類中心點(diǎn)的間距變大,使得累積計(jì)算的樹距離受圖像紋理的影響增大。因此,在本文中,我們

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