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时间:2019-03-17
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1、分类号密级硕士学位论文题目:基于GraphCuts的图像分割关键技术研究英文并列题目:ResearchonKeyTechniquesofImageSegmentationBasedonGraphCuts研究生:高坤专业:信号与信息处理研究方向:图像与视频信号分析处理导师:孔军副教授指导小组成员:学位授予日期:2016年6月答辩委员会主席:于凤芹江南大学地址:无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中恃别加^?标注和致谢的地方外(^,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果,也不包
2、含本人为获得江南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。、签名:足作日期:年^月3^日1关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定:江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可1^^1采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,并且本人电子文趋的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也连守此规定。签名:导师签名
3、:去4日期:《年厂月?日/摘要摘要随着计算机视觉和数字图像处理技术的不断提高,图像分割技术得到了长足发展和进步。近几年来,根据实际的应用需求,人们提出了许多基于特定理论的图像分割方法。作为在图论的基础上发展而来的分割方法,基于GraphCuts的图像分割算法,把图像分割问题转成了图论中求解网络图的最小割问题。通过建立合适的能量函数,对图像的区域信息和边界信息进行了有效的约束,并根据能量函数来构造对应的网络图,通过最大流/最小割算法寻找网络图的最小割,即得到能量函数的全局最优解。在图像分割领域,GraphCuts已经得到了广泛的应用。但是传统的基于GraphCuts的分割方法在分割精
4、度等方面还存在一定的局限性,针对这些问题,设计了一种联合自适应权重特征的近邻传播算法和GraphCuts的图像分割算法。主要工作包括以下两个方面:一方面,在对近邻传播算法进行改进的过程中,首先,由于一般的近邻传播算法在构造相似矩阵时,通常把图像的像素点作为数据点来构造相似矩阵,导致计算量较大,本文考虑把图像分成均匀大小的块,图像块作为数据点,减少了计算冗余,提高了聚类的速度。其次,由于在衡量数据点相似度时只考虑数据点的颜色信息,导致聚类的质量较低,本文提出了一种自适应权重特征,分别选择图像的颜色、纹理和形状特征来构成数据点的特征空间,并根据特征在图像中的分布情况在分配其相应的权重。最后,本文
5、同时用数据点的特征信息和位置信息来衡量数据点间的相似度,得到改进的相似矩阵,对图像进行聚类,得到预期聚类的区域。另一方面,在能量函数和网络图构造的过程中,首先,需要对得到的聚类区域进行标记,作为初始的标签,并且同时选择合适的区域模型来表达区域的特性。其次,在构造数据项能量函数时,由于图像数据比较复杂,将其隐性映射到高维空间,实现了图像数据在高维空间的线性可分;同时在构造平滑项能量函数时,我们用相邻像素之间的距离来衡量图像中区域边缘的不连续性。最后,根据构造的能量函数给图的边分配权重,构造网络图。利用最大流/最小割算法迭代的寻找图的最小割,在迭代过程中,对区域模型参数进行更新,直至迭代结束得到
6、最终结果。关键词:图像分割;近邻传播;GraphCuts;能量函数;最小割IAbstractAbstractWiththecontinuousdevelopmentofthecomputervisionanddigitalimageprocessingtechnology,imagesegmentationtechnologyhasmadeahugeprogress.Inrecentyears,peopleputforwardmanysegmentationmethodsbasedonspecifictheoryduetotheactualdemand.Asanimagesegmentati
7、onmethodbasedongraphtheory,segmentationalgorithmbasedongraphcutstransformsthesegmentationproblemintosolvingtheminimumcutofthegraphonthegraphtheory.Throughtheconstructionofthesuitableenergyfunction,theregion
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