基于素描語義信息和超像素合并的圖像分割.pdf

1、圖像分割是圖像處理領(lǐng)域一個基礎(chǔ)并且具有挑戰(zhàn)性的研究問題。對于分割方法的研究,需要結(jié)合圖像數(shù)據(jù)本身的特性以及人們對于分割結(jié)果的后續(xù)應(yīng)用。在包含斑馬和老虎等目標(biāo)的圖像中,目標(biāo)身上的斑紋具有兩種不同的顏色交替重復(fù)出現(xiàn)的特點,這一特點使得要把這些目標(biāo)作為一個整體區(qū)域分割出來變得比較困難。
　　本文從視覺計算理論出發(fā),使用初始素描模型得到素描圖。素描線刻畫了在什么位置和方向上圖像出現(xiàn)了奇異,對于我們所要處理的圖像,圖像中的奇異信息主要分為兩

2、類:傳統(tǒng)意義上人們所認(rèn)為的邊界,也就是目標(biāo)和背景之間的邊界或是背景中不同區(qū)域的邊界,以及斑紋條帶之間的邊界。對于分割問題來說,傳統(tǒng)的邊界是應(yīng)該保留的最終分割邊界,而斑紋條帶間的邊界是由相鄰斑紋條帶在顏色上的差異而產(chǎn)生的,由于斑馬和老虎等目標(biāo)身上的斑紋存在著某種統(tǒng)計規(guī)律性,那么,在最后的分割結(jié)果中與一般邊界作為最終分割邊界不同,斑紋條帶間的邊界是不能作為最終分割邊界,這樣才能把這些目標(biāo)作為一個整體區(qū)域分割出來。因此,本文以組成素描線的線段

3、為單位構(gòu)建幾何塊,然后將幾何塊映射至原圖相應(yīng)位置并提取基于該幾何塊的間隔共生矩陣;以每個幾何塊間隔共生矩陣作為對應(yīng)線段的特征,利用該特征將素描線分成斑紋邊界類別和一般邊界類別;對于過分割方法得到的圖像超像素,分別利用素描線分類的語義信息指導(dǎo)超像素合并。對于由斑紋邊界類別素描線指導(dǎo)合并的超像素,統(tǒng)計這些超像素的灰度均值并根據(jù)每個超像素與其鄰域超像素在灰度上的共生統(tǒng)計關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步合并,得到最終的分割結(jié)果。仿真實驗表明,本文所提出的方法能夠