基于半監(jiān)督學習的圖像分割系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、圖像分割是圖像處理與分析等諸多研究領域極為經典的課題之一，在計算機視覺和圖像工程中起著至關重要的作用?；诹炼戎档牟贿B續(xù)性和相似性，根據要解決的問題，將圖像細分為子區(qū)域或對象。由于目前半監(jiān)督學習理論的日趨成熟使得利用少量標記樣本進行分類成為現(xiàn)實，而標記樣本的獲取代價遠高于未標記樣本，因此，研究如何基于少量標記進行圖像分割很有意義。
　　 本文闡述了圖像分割技術和半監(jiān)督學習理論的發(fā)展狀況，詳細分析了線性鄰域傳播算法用于兩類分類的過

2、程，在此基礎上將這一算法推廣至多類分類。在將線性鄰域傳播算法應用于圖像分割的過程中，先對圖像進行最佳灰度化和平滑濾波，然后應用二次規(guī)劃構建圖像數據的權值圖，在此基礎上結合標記信息進行標記傳播以得到全部數據標記，再將標記信息與原圖像信息相互綜合以得到圖像前景。最后將分割結果與其他方法進行了對比分析，實驗表明，線性鄰域傳播算法在分割質量和人工參與要求程度方面，都有明顯的優(yōu)勢。以圖像分割系統(tǒng)為理論和實踐的結合，詳細地分析了實際應用的基本需求，