圖像線結(jié)構(gòu)提取與區(qū)域分割方法研究.pdf

1、圖像中的線結(jié)構(gòu)通常是指用來(lái)定義目標(biāo)形狀的輪廓或劃分區(qū)域的邊界，它們?yōu)閳D像的分析與理解提供了簡(jiǎn)潔可靠的形狀特征表達(dá)。另一種與線結(jié)構(gòu)提取密切相關(guān)的技術(shù)是圖像的區(qū)域分割，它是指將圖像中具有不同統(tǒng)計(jì)特性的區(qū)域分離開(kāi)的技術(shù)。一方面，它不僅可以提供由區(qū)域的輪廓或邊界構(gòu)成的線結(jié)構(gòu)信息，另一方面，由于在分割得到的每個(gè)區(qū)域內(nèi)，像素具有相似的統(tǒng)計(jì)特性，因此，區(qū)域可以被近似地看成為一個(gè)整體，通過(guò)對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取，還可以為圖像的分析和理解提供一種簡(jiǎn)潔可靠

2、的區(qū)域特征表達(dá)。
　　 目前，在圖像處理與計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域，對(duì)線結(jié)構(gòu)提取與區(qū)域分割技術(shù)的研究雖然取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但二者仍然沒(méi)有徹底的解決方案，依然是兩個(gè)開(kāi)放的課題。由于二者均可以為高層視覺(jué)的處理，如目標(biāo)識(shí)別和場(chǎng)景分類(lèi)等，提供重要的特征表達(dá)，所以一直都是具有重要意義的研究課題。
　　 對(duì)于線結(jié)構(gòu)提取的研究，本文采用小的直線段作為線結(jié)構(gòu)的組成單元，在標(biāo)記點(diǎn)過(guò)程框架下，對(duì)圖像中的線結(jié)構(gòu)建立了數(shù)學(xué)建模。采用該模型的優(yōu)勢(shì)在于，在對(duì)模

3、型求解的過(guò)程中可同時(shí)完成線結(jié)構(gòu)組成單元的檢測(cè)和空間感知聚集。通過(guò)對(duì)合成圖像與真實(shí)圖像進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果顯示本文方法不但能夠有效提取出圖像中顯著的線結(jié)構(gòu)，同時(shí)還能抑制那些由紋理或復(fù)雜背景產(chǎn)生的干擾邊緣。
　　 對(duì)于區(qū)域分割的研究，本文將其視為對(duì)像素的特征向量進(jìn)行聚類(lèi)的問(wèn)題，為此提出了一種魯棒性良好的特征空間聚類(lèi)算法，與經(jīng)典聚類(lèi)算法相比，當(dāng)特征空間中數(shù)據(jù)的分布較為復(fù)雜時(shí)，由本文聚類(lèi)算法得到的結(jié)果能夠更好的保持?jǐn)?shù)據(jù)原有的類(lèi)屬關(guān)系。由于本文

4、聚類(lèi)算法的魯棒性，我們只需在L*a*b*顏色空間上完成對(duì)像素的聚類(lèi)，即可得到滿(mǎn)意的圖像區(qū)域分割結(jié)果。此外，對(duì)于每幅圖像，為了得到滿(mǎn)意的分割結(jié)果，如何自動(dòng)選取可調(diào)參數(shù)的取值，一直是各圖像分割方法在實(shí)際應(yīng)用中的一個(gè)難題。本文基于最小描述長(zhǎng)度的理論，對(duì)如何自動(dòng)選取可調(diào)參數(shù)的取值提出了一個(gè)解決方案。最后，為了驗(yàn)證本文區(qū)域分割方法的有效性，實(shí)驗(yàn)在Berkeley圖像分割數(shù)據(jù)庫(kù)上完成，并與現(xiàn)有的幾種主流圖像分割方法進(jìn)行了比較。
　　 對(duì)區(qū)域

5、分割結(jié)果進(jìn)行定量地評(píng)價(jià)同樣具有重要意義，在計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域，目前仍然沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定量評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。本文提出了一種新的圖像分割結(jié)果評(píng)價(jià)方法。通過(guò)定義多個(gè)手工標(biāo)注的分割結(jié)果之間在像素上的感知一致程度，賦予每個(gè)像素不同的權(quán)重。感知一致程度越高，像素的對(duì)應(yīng)權(quán)重就越高，最后計(jì)算出加權(quán)后的Jaccard指數(shù)，作為待評(píng)價(jià)分割結(jié)果的最終評(píng)價(jià)指數(shù)。實(shí)驗(yàn)顯示，本文提出的評(píng)價(jià)指數(shù)更能反映出人類(lèi)視覺(jué)感知對(duì)圖像分割的理解。
　　 對(duì)圖像中的顯著區(qū)域進(jìn)行分割對(duì)于