基于多極圖交互式彩色圖像分割方法研究.pdf

1、圖像分割就是以監(jiān)督或者無監(jiān)督的方式將圖像劃分為若干個互不重合的子區(qū)域。它是計算機視覺中最基本的研究課題，直接關系到圖像分析和圖像理解的效果。作為當前主流的圖像分割方法之一，圖割（Graph Cuts）的顯著優(yōu)勢是能夠有效融合多種圖像特征和先驗信息，用較少的交互量保證了分割結果的實時性、有效性和準確性。本文的研究是在多極圖的框架下進行的，而多極圖就是圖割方法向多類分割方向的擴展。
　　本文對于多極圖的研究主要沿著兩個大方向進行。一是

2、對能量函數的平滑項(對應于n-links)進行非局部擴展，目的是克服圖模型所固有的“收縮偏執(zhí)”（shrinking bias）問題；二是對能量函數的數據項（對應于t-links）的構建進行優(yōu)化。為了提高核密度估計方法對圖像顏色特征的描述能力，提出了一種非對稱核密度估計方法。
　　由于存在“收縮偏執(zhí)”問題，標準多極圖模型難以分割出圖像的細長區(qū)域和凹陷區(qū)域等細微部分。本文對標準多極圖進行了非局部擴展，提出了一種基于mean shift