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1、网络首发时间:2017-05-2710:52山西大学学报(自然科学版)2017,04(40),756-762DOI:10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.04.015基于分水岭的图像分割训练样本的自动选择和标注张荣张烁山西医科大学山西青年职业学院导出/参考文献已关注关注X关注成功！加关注后您将方便地在我的关注中得到本文献的被引频次变化的通知！分享·新浪微博·腾讯微博·人人网·开心网·豆瓣网·网易微博收藏打印摘 要：图像分割是图像理解、模式识别、计算机视
2、觉等研究方向的一个重要研究内容。图像分割的方法有很多,将支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)应用于图像分割已是一种较为广泛的分割方法,但该方法大多采用人工方式来选取训练样本,降低了图像分割的自适应性,且有可能影响图像分割的质量,因此基于支持向量机的图像分割方法的研究内容是如何自动选择足够多且分布良好的训练样本,并自动进行类别标注。文章提出一种基于分水岭的图像分割训练样本的自动选择和标注方法,分水岭分割区域的中心点可以看作支持向量机的训练样本,将选取的训练样本对照分割参考图中的像素
3、点进行类别标记。然后对训练样本进行训练,其中选择图像的颜色特征和纹理特征作为训练样本的特征属性。文章采用的彩色图像来自Berkeley图像数据库以及互联网,从实验结果可以看出文中提出的方法可取得很好的分割结果。关键词：图像分割;分水岭;支持向量机;作者简介：张荣(1987-),女,助教,硕士,研究方向为机器学习及图像处理。E-mail:zhangrong429@163.com收稿日期：2016-12-06基金：山西省青年科技研究基金()AutomaticSelectionandLabelofTrainin
4、gSamplesoftheImageSegmentationBasedonWatershedZHANGRongZHANGShuoShanxiMedicalUniversity;ShanxiYouthVocationalCollege;Abstract：Imagesegmentationisanimportantresearchfieldofpatternrecognition,imageunderstandingandcomputervision.Supportvectormachine(SVM)iswi
5、delyusednowinimagesegmentation,butthetrainingsamplesareusuallyselectedartificially,whichwillreducetheself-adaptabilityandaffecttheclassificationperformanceofimagesegmentation.Howtoautomaticallyselectenoughandwelldistributedtrainingsamplesandlabelcategorie
6、saretheemphasisoftheimagesegmentationapproachbasedonSVM.Thispaperpresentsanautomaticapproachtoselectandlabeltrainingsamplesfortheimagesegmentationbasedonwatershed.Thecenterofthewatershedsegmentationregioncanberegardedasthetrainingsampleofthesupportvectorm
7、achine,andtheselectedtrainingsamplesaredividedintothepixelpointsinthereferenceimage.Moreover,thetrainingsamplesaretrained,andthecolorfeatureandtexturefeatureoftheimageareselectedasthecharacteristicattributesofthetrainingsamples.ThecolorimagecamefromtheBer
8、keleyimagedatabaseandtheInternet.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcangetgoodsegmentresults.Keyword：imagesegmentation;watershed;supportvectormachine;Received：2016-12-060引言图像分割是模式识别和图像处理的重要前提,其分割结果将直接影响对
