动漫图像超像素分割与合并算法的研究与实现

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1、分类号TP37学校代码10590UDC004密级公开深圳大学硕士学位论文动漫图像超像素分割与合并算法的研究与实现张圣龙学位类别工程硕士专业学位专业名称计算机技术学院（系、所）计算机与软件学院指导教师姓名吴惠思副教授深圳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《动漫图像超像素分割与合并算法的研究与实现》是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的

2、法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日动漫图像超像素分割与合并算法的研究与实现摘要信息化技术带动着社会的发展，同时也在慢慢覆盖社会的方方面面，使得人们能够享受到更加舒适便捷的生活，数字娱乐悄然已经成为现代人们生活中必不可少的一部分。动漫作品是数字娱乐产业当中的一大主流，随着我国人口数量的不断发展，人们对于动漫产品的需求日益不断的提高。然而动漫设计的工作非常繁琐，特别是出现大量的重复内容设计，这大大加大了工作人员的工作量，也影响着动漫产业的发展。本文就动漫绘制过程中出现重复性工作内容问题提出一个解决方案，主要内容是对动漫图像进行图像分割

3、，精确分割出图像每一个组成元素，并对其进行编号存储，向动漫的后期制作提供丰富的素材。选取高效、准确性高的图像分割技术是该方案的关键。本文就图像分割算法的综合性能比较之后选取SLIC(SimpleLinearIterativeClustering)超像素分割算法作为本文的研究内容。所谓的超像素，是指图像中局部具有一致性、能够保持一定图像局部结构特征的子区域，超像素分割就是将像素聚合成超像素的处理过程。SLIC算法主要是将图像转T换成CIELAB色度空间和空间坐标XY归一化的五维特征向量L,A,B,X,Y，之后为五维特征向量构造度量标准，最后

4、对图像像素进行局部聚类生成形状大小相似、紧凑的超像素块，完成图像分割。该算法实现简便、需要设置的参数少，生成的超像素块形状均匀、大小一致，具有良好的紧凑性以及边界贴合度，在运算速度、物体轮廓保持方便也优于其它超像素分割算法。本文就SLIC算法出现过分割现象进行改进，过分割现象即原本可以用单一超像素块表示的区域却被分割成多块小型超像素块，同时超像素块之间的连通性存在混乱，下面是我们提出的创新点：1.对于超像素分割算法中的连通性的检验及强化，检验连通性以达到减少图像分割过程中出现的过分割现象，强化连通性为后续合并相似超像素块提供支持；2.提出合并

5、理论并实现超像素合并算法；3.对分割结果实行图像色彩检验机制，检测图像分割结果的准确性以及边缘轮廓分割的完整性。经过编码实现上述功能后，对算法进行性能实验分析，其实验结果基本达到解决方I动漫图像超像素分割与合并算法的研究与实现案提出的需求。关键词：动漫图像；SLIC超像素分割；合并；连通性IITherealizationofcartoonimagesuperpixelssegmentationandmergingalgorithmAbstractItwillbewellknownthatinformationtechnologypromote

6、sthedevelopmentofsocietyandslowlycoverallaspectsofsocietyatthesametime,whichenablespeopletoenjoyamorecomfortableandconvenientlife,digitalentertainmenthasbecomeanindispensablepartofmodernpeople’slife.Animeisamainstreamofthedigitalentertainmentindustry,withthedevelopmentofChi

7、na’spopulation,demandforanimeproductsisconstantlyimproving.However,thedesignworkofanimationisverytedious,especiallyalargenumberofrepetitivedesignsforacommoncontent,whichgreatlyincreasetheworkloadofthestaffandaffectthedevelopmentofanimationindustry.Thispaperputsforwardasolut

8、iontotheproblemofrepetitiveworkintheprocessofdrawinganimation.Themaincontentsconsi