基于超像素和图割理论的自动图像分割方法研究

《基于超像素和图割理论的自动图像分割方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、⑧一MASTER⋯'STHE。。。硕士学位论文基于超像素和图割理论的自动图像分割方法研究论文作者：毕剑指导教师：徐洪波副教授学科专业：通信与信息系统研究方向：图像处理华中师范大学物理科学与技术学院2014年5月⑧硕士擎位论文MAS苫ER‘STltESISResearchonAutomaticImageSegmentationbasedonSuperpixelandGraphcutserplxelsanGra011SubmiRedinPartialFulfillmentoftheRequirementFortheM．s．Degree

2、inCommunicationandlnformationSystemByBiJianPostgraduateProgramCollegeofPhysicalScienceandTechnologyCentralChinaNormalUniversitySupervisor：XuHongboAcademicTitle：AssociateProfessors；印叫App缈rovedI／May,2014⑧硕士学位论文MASTER’STHESIS华中师范大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人

3、在导师指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名：辟纠日期：≯嘶年r月夕?日学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华中师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允

4、许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释：本学位论文属于保密，在——年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。^矿，作者签名：哞爹1导师签名：乏渺日期：≯p岬年r月弼日日期：歹四午年，。月刃日本人已经认真阅读“CALIS高校学位论文全文数据库发布章程”，同意将本人的学位论文提交“CALTS高校学位论文全文数据库”中全文发布，并可按“章程”中的规定享受相关权益。凰童诠窒握童后进卮；旦坐生；旦二生；旦三生发查!作者签名：毕多1日期：2‘彳乎年

5、y月凇日⑧硕士学位论丈MASTER’ST}IESIS摘要图像分割技术是模式识别、图像分析以及计算机视觉等图像处理领域的重要组成部分，其研究受到了国内外众多学者的关注。图像分割是指利用图像所包含的信息和用户给定的条件，将图像分割成具有不同特性的区域，并从中提取出图像目标的过程。近年来，图像分割技术成为图像处理的研究热点，越来越多的学术理论被应用到图像分割中，基于图论的交互式分割算法GraphCuts便是其中之一。为了进一步准确的进行目标分割，星形先验信息被添加进GraphCuts的分割过程中。然而，交互式算法完成大量图片的分割费时费

6、力，因此越来越多的研究者将目光投向了自动化的图像分割算法。本文设计了一种自动图像分割算法，通过将超像素算法和显著性算法获取的特征点应用到星形先验算法中，完成图像的自动化分割。文章的主要研究内容如下：首先概括了图像分割算法的研究背景及研究意义，介绍了图像分割技术的研究现状。其次详细介绍了星形先验分割算法，包括单星形和多星形，并给出结合形状先验理论的Graphcuts算法框架。提出了自动前景标记和背景标记的获取。通过显著性算法对超像素算法获取的图像特征点进行分类，将分类后的特征点分别作为结合星形先验的Graphcuts算法的前景标记和

7、背景标记，从而将引入星形先验的Graphcuts算法扩展成自动图像分割算法。最后对提出的算法进行大量的对比实验，通过实验可以看出，本文算法在分割精度，减小分割误差以及稳定性方面具有良好的分割性能。关键词：自动分割；图割；星形先验；超像素；显著性提取；AP聚类⑧硕士学位论丈MASTER’STHESISAbstractImagesegmentationtechniqueisallimportantpartofpatternrecognition，imageanalysisandcomputervisionetc，anditsresea

8、rchhasbeenattendedbymanyscholarsathomeandabroad．Imagesegmentationusestheinformationcontainedintheimageandconditionsgivenbyus