圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺中占有相當(dāng)重要的地位,是目標(biāo)識(shí)別,場(chǎng)景分析,目標(biāo)檢測(cè)等多種任務(wù)的預(yù)處理步驟。分割質(zhì)量的好壞將對(duì)這些任務(wù)的輸出產(chǎn)生影響。目前,最常用的分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是主觀評(píng)價(jià),但是該方法耗時(shí)耗力�？陀^評(píng)價(jià)方法包括有監(jiān)督和無監(jiān)督的評(píng)價(jià)方法,其中有監(jiān)督分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法需要人工分割結(jié)果或預(yù)處理的參考圖像。不需要參考分割的無監(jiān)督分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是實(shí)現(xiàn)在線分割質(zhì)量評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。為了獲得更好的無監(jiān)督分割質(zhì)量評(píng)價(jià)性能,本文對(duì)基于聚類學(xué)習(xí)的目標(biāo)分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容是基于邊緣特征,采用聚類學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)圖像分割區(qū)域的局部空間結(jié)構(gòu)特征,以塊結(jié)構(gòu)中包含的邊緣信息作為分割質(zhì)量評(píng)價(jià)的依據(jù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督評(píng)價(jià)方法。本文首先介紹了圖像分割以及圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)的國內(nèi)外現(xiàn)狀。然后介紹了本文涉及的相關(guān)技術(shù),包含有監(jiān)督評(píng)價(jià)方法,無監(jiān)督評(píng)價(jià)方法,邊緣特征聚類,聚類以及顯著性檢測(cè)。接下來,本文提出了一種基于圖像邊緣特征聚類的分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,詳細(xì)介紹了其訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建和評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的計(jì)算,并在分割評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫和三種不同分割粒度分割上對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證和對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的評(píng)價(jià)性能超越了F,Hw,Zeb,Frc... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法層次結(jié)構(gòu)圖

(a) (b) (c) (d)圖 2-2 Sobel 算子[10]此外，研究人員傾向于利用亮度、梯度和紋理等底層信息設(shè)計(jì)邊緣特征，然后的學(xué)習(xí)范式對(duì)邊緣和非邊緣像素進(jìn)行分類。Pb[50]邊緣檢測(cè)就是其中之一。Pb 通部圖像亮度、顏色和紋理的差異預(yù)測(cè)每個(gè)像素在一定方向上成為邊緣的后驗(yàn)概心是以每個(gè)像素點(diǎn)為原點(diǎn)構(gòu)建固定大小的圓，然后沿過一定方向的直徑將圓劃半圓，計(jì)算兩個(gè)半圓對(duì)應(yīng)顏色直方圖的卡方距離，依此作為梯度大小。圖 2-3 檢測(cè)示意圖，方向?yàn)?/4的直徑將圓劃分為藍(lán)紅兩個(gè)半圓。而后 mPb[51]將 Pb尺度，再然后 gPb[29]利用標(biāo)準(zhǔn)歸一化割[52]并結(jié)合局部信息將 Pb 推廣到了全局層邊緣特征符合主觀對(duì)邊緣特性的理解。然而該類特征表示高層信息的能力有限效檢測(cè)帶有語義信息的邊緣。

(b) (c) 圖 2-2 Sobel 算子[10]傾向于利用亮度、梯度和紋理等底層信息設(shè)計(jì)緣和非邊緣像素進(jìn)行分類。Pb[50]邊緣檢測(cè)就是色和紋理的差異預(yù)測(cè)每個(gè)像素在一定方向上成點(diǎn)為原點(diǎn)構(gòu)建固定大小的圓，然后沿過一定方半圓對(duì)應(yīng)顏色直方圖的卡方距離，依此作為梯向?yàn)?/4的直徑將圓劃分為藍(lán)紅兩個(gè)半圓。而b[29]利用標(biāo)準(zhǔn)歸一化割[52]并結(jié)合局部信息將 P觀對(duì)邊緣特性的理解。然而該類特征表示高層信息的邊緣。


本文編號(hào)：3007714