基于二叉划分树的多尺度图像分割算法

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1、万方数据第2l卷第9期计算机辅助设计与图形学学报V01．21，No．92009年9月JoURNALOFCOMPUTER—AIDEDDESIGN&COMPUTERGRAPHICSSep．，2009基于二叉划分树的多尺度图像分割算法刘志沈礼权张兆杨(上海大学通信与信息工程学院上海200072)(新型显示技术及应用集成教育部重点实验室上海200072)(1iuzhi@staff．shu．edu．cn)摘要图像分割作为从图像中提取感兴趣对象的必要步骤，通常需要其能够提供多尺度的分割结果．提出一种基于二叉划分树(BPT)的多尺度图像分割算法，用于系统

2、地记录从图像的任意过分割结果上进行的区域合并过程；然后基于BPT中每个结点与其父亲结点的差异度量，提出一种包括自动确定候选结点和分裂合并策略的结点选择算法，来选出符合期望分割区域数目的结点，并生成相应尺度的分割结果．实验结果表明，文巾算法能够在较粗分割尺度下获得更适合于对象提取的分割结果，有助于提高自动对象提取的效率以及减少交互式对象提取中的人工交互．关键词图像分割；感兴趣对象提取；多尺度分割；二叉划分树；区域合并中图法分类号TN919．8AMultiscaleImageSegmentationAlgorithmBasedonBinaryP

3、artitionTreeLiuZhiShenLiquanZhangZhaoyang(SchoolofCommunicationandInformationEngineering·Shanghai200072)(KeyLaboratoryofAdvancedDisplayandSystemApplication，MinistryofEducation，Shanghai200072)AbstractAsanecessaryStepforinterestedobjectextractionfromimages，animagesegmentatio

4、nalgorithmusuallyneedstoprovideamuhiscalesegmentationresult．Thispaperproposesabinarypartitiontree(BPT)basedmuhiscaleimagesegmentationalgorithm．Startingfromanover。segmentationresult，regionmergingisperformedandthemergingsequenceisrecordedbyaBPT．TheneachnodeintheBPTismeasured

5、withthedifferencefromitsparentnode，andanodeselectingalgorithmcombiningautomaticcandidatenodedeterminationandsplitting—mergingschemeisproposedtoselectasubsetofnodes，whichareusedtogeneratethesegmentationresultunderanyscalespecifiedbythedesirednumberofsegmentedregions．Experim

6、entalresultsdemonstratethattheproposedalgorithmcanobtainbettersegmentationresultssuitableforobjectextractionundercoarserscales，andthusimprovesthesegmentationefficiencyinautomaticobjectextractionandreducestheuserinteractionactivitiesininteractiveobjectextraction．Keywordsima

7、gesegmentation；interestedobjectextraction；muhiscalesegmentation；binarypartitiontree；regionmerging图像分割作为图像处理和计算机视觉研究领域的一个研究热点，虽然已经有了大量的图像分割算法[卜引，但任何一种图像分割算法只能提供区域级的分割结果，在目前的研究基础上不能期望对任意图像都获得合适的对象级分割结果．为了便于从图像中提取一般观察者感兴趣的对象，有必要通过图像收稿日期：2008—09—12；修回日期：2009一Ol一04．基金项目：国家自然科学基

8、金(60602012)；上海市教育发展基金会晨光计划项目(2007CG53)；上海市教育委员会科研创新项目(09YZ02)；上海大学优秀青年教师基金．刘志，男，1978年牛，博士