基于主動(dòng)輪廓的圖像協(xié)同分割方法研究
本文關(guān)鍵詞:基于主動(dòng)輪廓的圖像協(xié)同分割方法研究
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【摘要】:隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)信息呈現(xiàn)爆炸式的增長。而圖像作為信息的主要載體之一,包含著多樣信息的同時(shí)也豐富了人們的生活。圖像分割作為計(jì)算機(jī)視覺和多媒體處理的基礎(chǔ)研究工作,在過去幾十年間發(fā)揮了重要的作用,眾多應(yīng)用對(duì)分割的需求由單幅圖像分割向圖像間協(xié)同分割方向發(fā)展,即圖像協(xié)同分割問題。圖像協(xié)同分割發(fā)展了將近十年的時(shí)間,眾多的協(xié)同的協(xié)同分割算法被提出并應(yīng)用于實(shí)際問題。而從多幅圖像中提取出共同對(duì)象是一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的任務(wù),傳統(tǒng)協(xié)同分割算法對(duì)于背景圖像相似、前景對(duì)象復(fù)雜這樣的圖像具有比較弱的分割效果,同時(shí)應(yīng)用于實(shí)際問題也暴露了性能不足的弊端。因此,對(duì)于協(xié)同分割問題的研究具有重要的意義。協(xié)同分割算法包括兩大核心問題,一個(gè)是行之有效的協(xié)同分割模型,另一個(gè)是高效的模型優(yōu)化算法。因此,本文基于主動(dòng)輪廓從以下兩個(gè)方面來解決協(xié)同分割問題:(1)有效的協(xié)同分割模型:本文基于原有的主動(dòng)輪廓分割算法,提出一種基于主動(dòng)輪廓和圖像顯著性的協(xié)同分割算法。主動(dòng)輪廓是一種經(jīng)典有效的圖像分割算法,對(duì)于范圍廣泛的視覺問題給出了統(tǒng)一的解決方案,同時(shí)圖像顯著性能夠提供更多的前景信息。因此,本文在主動(dòng)輪廓的能量函數(shù)里引入圖像的顯著性特性,理論上可以達(dá)到更好的分割效果。(2)高效的模型優(yōu)化算法:在主動(dòng)輪廓算法中,一般采用水平集優(yōu)化算法來進(jìn)行求解,但仍無法滿足協(xié)同分割問題中的性能需求。因此,為了進(jìn)行加速,本文基于傳統(tǒng)的水平集算法,結(jié)合超像素加速技術(shù),層次計(jì)算和收斂判斷提前終止迭代,提出一種更高效的基于超像素和層次計(jì)算的水平集優(yōu)化算法。為了驗(yàn)證算法的效果和性能,本文在協(xié)同分割公共數(shù)據(jù)集iCoseg和MSRC上進(jìn)行對(duì)比測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:1)本文提出的基于主動(dòng)輪廓和圖像顯著性的協(xié)同分割算法在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上都有最低的平均錯(cuò)誤率,主觀分割效果和客觀數(shù)據(jù)表明主動(dòng)輪廓加入顯著性信息能夠有更好的分割效果。2)本文提出的基于超像素和層次計(jì)算的水平集優(yōu)化算法能夠大大加快模型的求解速度,能夠比傳統(tǒng)的水平集優(yōu)化算法快幾十倍,同時(shí)能滿足實(shí)際的應(yīng)用需求。
【學(xué)位授予單位】:北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP391.41
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,本文編號(hào):1233012
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