圖像分割方法研究與實現.pdf

1、圖像分割是圖像處理、計算機視覺、模式識別等領域的重要基礎技術，其目的是將圖像分割成互不相交具有不同性質的幾部分。圖像分割的結果會直接影響后續(xù)處理過程的效果，很大程度上會直接影響整個視覺系統(tǒng)的性能。圖像分割問題依然是圖像處理中面臨的一個具有挑戰(zhàn)性的難題，因為針對不同類別的圖像需要不同的圖像分割方法解決圖像分割問題。
　　本文主要針對基于顯著性檢測的圖像分割方法和基于活動輪廓模型的圖像分割方法進行了系統(tǒng)研究、實現、應用與改進。圖像分割

2、的目的就是找到目標區(qū)域或目標的輪廓，本文將從區(qū)域和輪廓兩個方面研究圖像分割方法，論文主要工作如下：
　　1.研究了圖像分割各類方法的理論，對目前已經提出的圖像分割方法進行了分析，實現了經典圖像分割方法、基于圖像顯著性檢測的圖像分割方法以及基于活動輪廓模型的圖像分割方法中的經典算法。
　　2.系統(tǒng)研究了圖像顯著性檢測算法，通過結合圖像顯著性檢測算法和mea n-shift聚類算法實現了對圖像中顯著目標的分割提取，應用到火災檢測

3、系統(tǒng)中，可以有效分割提取圖像中的火焰區(qū)域。
　　3.系統(tǒng)研究并實現了GAC、C-V、LBF等活動輪廓模型，并通過仿真實驗分析了各模型的優(yōu)缺點。
　　4.針對 SBGF RLS活動輪廓模型的特點提出了改進方案，主要改進了模型中的SPF函數，使SPF函數同時結合了圖像的全局信息和局部信息，SPF函數能夠控制曲線的演化方向并使得曲線能夠在目標邊界停止演化，改進的模型可以有效地檢測目標的曲線輪廓，并且使得改進模型能夠有效處理噪聲圖像