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基于在线选择的图分割技术的研究与应用

作　者: 曲彦龄
导　师: 操晓春
学　校: 天津大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像分割最大流/最小割在线特征/参数选择高斯混合模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 15次
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内容摘要

近年来,随着计算机视觉的发展,图像信息在人们的工作和生活中扮演着越来越重要的角色。而从图像中提取感兴趣的区域的图像分割技术对于图像信息的理解与分析又起着至关重要的作用。本文提出了一种新的图分割方法,该方法可以达到自适应的分割特征选择和分割参数的选择。本文的主要工作包括三个部分:(1)本文在传统的最大流/最小割算法的基础上,实现了采用高斯混合模型对前景背景进行建模的工作,这样克服了传统的最大流/最小割算法所带来的单源单汇的问题。(2)本文首次创造性的将目标追踪领域的在线特征选择算法应用到图分割领域中,使得算法可以自适应的得到前景背景对比度最大的特征图像并以此作为分割的输入图像,这样做使得以此特征图像为输入得到的分割结果比原始图进行分割得到的结果更理想。(3)本文的另一个创新是:通过对分割算法的参数在小搜索空间内遍历所得到的多个分割结果进行评估,并提出一种对多个评估结果进行融合的新策略,进而自适应的得到图分割中的参数。本文对该方法在IG02数据集上进行了测试,取得了比原始图分割算法更高的查全和查准率。本文最后将该方法应用到了伪造区域的精准定位领域,并且得到了较好的效果。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 课题研究背景与意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 本文主要工作  9
  1.4 全文组织结构  9-11
第二章图像分割技术综述  11-23
  2.1 基于图论的分割模型的建立  11-13
    2.1.1 图像的图表示  11-12
    2.1.2 能量函数的形式化  12-13
    2.1.3 图像分割的图定义  13
  2.2 基于图论的图像分割典型算法  13-19
    2.2.1 最大流/最小割算法  13-14
    2.2.2 基于边界框的图像分割算法  14-19
  2.3 其它图像分割算法简述  19-21
    2.3.1 水平集算法  19-21
  2.4 本章小结  21-23
第三章基于在线选择的图像分割算法  23-39
  3.1 算法框架结构  23-26
    3.1.1 在线特征选择阶段  23-25
    3.1.2 在线参数选择阶段  25-26
  3.2 在线特征选择阶段  26-31
    3.2.1 特征图像形式化  26
    3.2.2 特征函数的定义及其标准化  26-28
    3.2.3 评估特征区分度  28-31
  3.3 图分割阶段  31-34
  3.4 评价分割效果阶段  34-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章实验结果分析与讨论  39-45
  4.1 GMM构建前景背景模型结果  39-40
  4.2 特征图像的选择  40-41
  4.3 分割结果  41-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章图像分割技术的应用  45-49
  5.1 伪造区域精准定位  45-48
    5.1.1 伪造区域检测的意义  45
    5.1.2 伪造区域检测的研究现状  45-46
    5.1.3 本文方法在伪造检测领域的应用  46-48
  5.2 本章小结  48-49
第六章总结与展望  49-51
  6.1 全文总结  49-50
  6.2 前景展望  50-51
参考文献  51-56
发表论文和参加科研情况说明  56-57
致谢  57

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