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图像分割方法研究

作　者: 钱智明
导　师: 张权；朱长仁
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 图像分割 Mean Shift Dempster-Shafer理论(D-S理论) 图论 标准化图割 图像分割树
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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引　用: 1次
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内容摘要


图像分割是图像处理中的一项基本而又关键的技术,是目标识别和图像解释的前提,多年来一直受到广泛关注。图像分割问题的典型定义就是如何在图像处理过程中将图像中的一致性区域和感兴趣对象提取出来。本文以图像分割中最常见和最基本的技术——静态图像分割为研究背景,主要研究了Mean Shift图像分割方法和基于图论的图像分割方法。Mean Shift图像分割方法是一种统计迭代的核密度估计方法。Mean Shift算法以其简单有效而被广泛应用,但该方法在多特征组合方面和数据量较大的图像处理上仍存在不足之处,本文针对这些问题对该算法的结构进行了优化。首先,本文利用图像上下文信息对图像进行了区域合并以此来对输入数据进行了压缩;其次,本文将Dempster-Shafer理论(简称D-S理论)引入到核密度计算来实现特征空间中所有特征量的优化组合;最后,本文对这种改进的Mean Shift图像分割算法的性能进行了比较研究。基于图论(Graph Theory)的分割是图像分割领域的一类重要方法,本文主要探讨了基于图割值的图像分割方法并对各类基于图论的分割方法进行了对比研究。归一化图割方法(Normalized Cuts)是基于图论的图像分割方法之一,该方法将图像分割问题转化为特征值求解问题。在Normalized Cuts中的一个重要问题就是如何描述图像上下文信息。本文在区域合并的基础上构建了区域邻接图并通过一种相似性度量方法来确定图像的上下文信息且将分割结果应用于建立图像分割树。本文最后通过将图像分割方法应用于实际系统中来对本文所研究的两种图像分割方法进行比较研究并总结出了这两种方法的特点和应用效果。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-13
  1.1 图像分割简介  10-11
  1.2 图像分割方法研究  11-12
  1.3 论文的主要工作和结构组织  12-13
第二章 图像分割的基本概念与方法  13-20
  2.1 图像分割的基本概念  13
  2.2 图像分割的基本方法  13-20
    2.2.1 基于图像局部特征的图像分割方法  14-17
    2.2.2 基于模型的图像分割方法  17-20
第三章 Mean Shift 图像分割方法研究与改进  20-36
  3.1 Mean Shift 简述  20
  3.2 Mean Shift 算法的基本原理  20-25
    3.2.1 核密度估计  21-22
    3.2.2 Mean Shift 算法过程  22-23
    3.2.3 Mean Shift 算法收敛性分析  23-25
  3.3 典型的Mean Shift 图像分割算法  25-28
    3.3.1 基于图像数据的核密度估计  26
    3.3.2 典型的Mean Shift 图像分割算法  26-27
    3.3.3 算法分析  27-28
  3.4 一种改进的Mean Shift 图像分割算法  28-32
    3.4.1 基于D-S 理论的核密度估计  28
    3.4.2 基于区域的Mean Shift 过程  28-29
    3.4.3 快速区域合并算法设计  29-30
    3.4.4 改进的Mean Shift 图像分割算法  30-31
    3.4.5 算法分析  31-32
  3.5 Mean Shift 图像分割实验与分析  32-35
  3.6 本章小结  35-36
第四章 基于图论的图像分割方法研究  36-47
  4.1 图论相关知识  36-37
  4.2 基本图割方法  37-38
  4.3 基于Normalized Cuts 的图像分割  38-41
    4.3.1 Normalized Cuts 方法介绍  38-40
    4.3.2 Normalized Cuts 的权值矩阵  40
    4.3.3 基于Normalized Cuts 的图像分割  40
    4.3.4 算法分析  40-41
  4.4 基于Normalized Cuts 的图像分割树  41-43
    4.4.1 图像分割树概念  41-42
    4.4.2 图像分割树的建立  42-43
    4.4.3 图像分割树的算法分析  43
  4.5 图割实验及分析  43-46
    4.5.1 基于Normalized Cuts 算法的不同门限值的图像分割  43-45
    4.5.2 基于于 Normalizzed Cuts 的的图像分割树树与传统的的 BPT 的对对比研究  45-46
  4.6 本章小结  46-47
第五章 图像分割应用研究  47-62
  5.1 图像分割的应用简述  47
  5.2 基于Mean Shift 的飞机型号检测  47-54
    5.2.1 飞机型号检测的研究背景和方法  47-48
    5.2.2 基于于 Mean Shhift 的飞机型型号检测系系统的实现  48-52
    5.2.3 实验与分析  52-54
  5.3 基于Normalized Cuts 的海陆分割  54-61
    5.3.1 海陆分割的研究背景和方法  54-55
    5.3.2 基于Normalized Cuts 海陆分割系统的实现  55-57
    5.3.3 实验与分析  57-61
  5.4 本章小节  61-62
总结与展望  62-65
  6.1 工作总结  62
  6.2 主要创新  62-63
  6.3 前景展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
作者在学期间发表的学术论文  69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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