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1、摘要在图像处理和计算机视觉里，图像分割是一个十分基础而且很重要的部分，决定了最终分析结果的好坏。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。MeanShift图像分割方法是一种统计迭代的核密度估计方法。MeanShift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。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；并实现特征空间中所有特征量的优化组合。最后，总结了本文的研究成果。下一步
2、需要深入的研究工作有:(1)考虑分割的多尺度性,实现基于MeanShift算法的多尺度遥感图像分割;(2)考虑利用Gabor滤波器来提取纹理特征,或将更多的特征如形状等特征用于MeanShift遥感图像分割中。关键词:MeanShift,图像分割,遥感图像,带宽38ABSTRACTmagesegmentationisveryessentialandcriticaltoimageprocessingandcomputervision,whichisoneofthemostdifficulttasksinimageprocessing,an
3、ddeterminesthequalityofthefinalresultofanalysis.Inimagesegmentationproblem,thetypicalgoalistoextractcontinuousregionsandinterestobjectsinthecaseofimageprocessing.TheMeanShiftalgorithmforsegmentationisastatisticaliterativealgorithmbasedonkerneldensityestimation.MeanShifta
4、lgorithmhasbeenwidelyappliedforitssimplicityandefficiency.Butthealgorithmhassomedeficienciesinfeaturecombinationandimageprocessingforlargedata.AccordingtothedeficienciesoftheMeanShiftalgorithm,thispaperoptimizesthestructureofthealgorithmforsegmentation.Firstly,thispaperi
5、ntroducesamethodofdatacompressingbymergingthenearestpointswithsimilarpropertiesintoconsistencyregions.Secondly,Weoptimizethecombinationoffeatures.Atlast,afterconcludingallresearchworkinthispaper,furtherworkneedtobein-depthstudied:(1)Considermulti-scalefactorsofremotesens
6、ing,andrealizemulti-scaleremotesensingimagesegmentationbasedonMeanShiftalgorithm.(2)ConsiderextractingtexturesfeaturesbyusingGaborfilter,orusemorefeaturessuchasshapefeaturestosegmentremotesensingimagesbasedonMeanShiftalgorithm.38KEYWORDS:MeanShift,imagesegmentation,remot
7、esensingimages,bandwidth,目录第一章绪论11.1选题背景11.2国内外研究现状及进展21.2.1MeanShift算法的国内外研究现状21.2现有研究存在的问题3第二章MeanShift算法理论基础42.1MeanShift算法原理42.1.1特征空间无参核密度估计52.2常用的核函数62.2.1多维核MeanShift算法72.3.空间-色度域MeanShift图像分割9第三章MeanShift图像分割方法研究与改进133.1典型的MeanShift图像分割算法133.2基于图像数据的核密度估计133.2.1典
8、型的MeanShift图像分割算法163.3一种改进的MeanShift图像分割算法183.3.1基于D-S理论的核密度估计183.3.2基于区域的MeanShift过程19第四章固定带宽MeanShift
