圖像分割質(zhì)量的協(xié)同評(píng)價(jià)框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像分割是圖像處理分析中的關(guān)鍵步驟，是將原始圖像劃分為多個(gè)不同區(qū)域并從中找出人們感興趣的目標(biāo)的過(guò)程。目前已提出了大量不同類型的分割算法，但也由于缺乏普遍適用的分割理論，還沒(méi)有一種普遍適用的分割算法能處理所有類型的圖像。因此，對(duì)圖像分割質(zhì)量的評(píng)價(jià)逐漸成為圖像分割領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容。集成學(xué)習(xí)是使用一系列學(xué)習(xí)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，并采用某種方式把各學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行整合從而獲得比單個(gè)學(xué)習(xí)器更好的學(xué)習(xí)效果的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。
　　本文首先概述圖像分割技術(shù)

2、和圖像分割評(píng)價(jià)相關(guān)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀;討論并分析圖像分割評(píng)價(jià)的主要方法，特別是實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)法中的有監(jiān)督評(píng)價(jià)法和無(wú)監(jiān)督評(píng)價(jià)法;然后介紹了本課題所使用的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，詳細(xì)描述了自建的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，以及魏茲曼圖像分割數(shù)據(jù)庫(kù);接著具體研究了BDE、RI、VOI、GCE四種有監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)算法和基于灰度值、梯度方向、紋理特征的無(wú)監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)指標(biāo)，給出了各方法的評(píng)價(jià)性能結(jié)果;隨后介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，包括貝葉斯分類和Real

3、 Adaboost集成學(xué)習(xí)等。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)思想對(duì)現(xiàn)有評(píng)價(jià)算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種用集成學(xué)習(xí)方法改進(jìn)有監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)的方法和一種用集成學(xué)習(xí)方法改進(jìn)無(wú)監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)的方法;并利用以上兩種新評(píng)價(jià)方法，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于學(xué)習(xí)的圖像分割質(zhì)量協(xié)同評(píng)價(jià)框架。最后以自建的數(shù)據(jù)庫(kù)和魏茲曼圖像分割數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，測(cè)試比較各評(píng)價(jià)算法、評(píng)價(jià)指標(biāo)以及評(píng)價(jià)框架的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于學(xué)習(xí)的圖像分割質(zhì)量協(xié)同評(píng)價(jià)