基于曲波變換的彩色圖像分割算法的研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理和圖像分析中的關(guān)鍵步驟，分割的目的是提取圖像有意義的區(qū)域。圖像分割問題的典型定義就是如何在圖像處理過程中將圖像中的一致性區(qū)域和感興趣對(duì)象提取出來，為進(jìn)一步的后續(xù)處理做準(zhǔn)備。提取目標(biāo)區(qū)域的精確度也會(huì)直接影響后續(xù)的處理過程，所以在圖像中占有重要地位。圖像由于受到諸如光照變化、陰影、背景噪聲等外界因素影響，現(xiàn)有的圖像分割方法并不令人滿意，過度分割和欠分割的情況通常存在。本文以近幾年提出的信號(hào)變換技術(shù)--曲波變換為研究背景，主

2、要研究了基于圖像增強(qiáng)的JSEG(J measure based SEGmentation)圖像分割方法和基于多尺度馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的圖像分割方法。
　　由于曲波變換的圖像增強(qiáng)效果優(yōu)于小波變換，將其應(yīng)用到彩色圖像中并對(duì)JSEG算法進(jìn)行改進(jìn)，抑制噪聲，加強(qiáng)圖像的邊緣等重要信息，并將其與傳統(tǒng)的JSEG算法進(jìn)行比較分析，實(shí)驗(yàn)表明該方法在一定程度上克服了JSEG算法中出現(xiàn)的過分割和欠分割的情況。
　　在基于多尺度馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的圖像分割

3、算法改進(jìn)中，研究多尺度分析方法，利用曲波描述每一尺度的特征。針對(duì)其分割方法中還存在的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的聚類算法作為初始分割，加入權(quán)重參數(shù)，平衡標(biāo)記場(chǎng)和特征場(chǎng)的能量。最后本文通過標(biāo)準(zhǔn)的BSD300圖像庫中的300張彩色圖像以及對(duì)應(yīng)的人工分割圖對(duì)改進(jìn)后的多尺度馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)分割算法與幾種分割算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，包括主觀分析、定量分析、抗噪性能分析等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)算法分割提取出的區(qū)域更具有語義特征，更符合人工分割的效果。