中國傳統(tǒng)服飾被譽為中國國粹和中國服飾之代表,是中華民族乃至人類社會創(chuàng)造的寶貴財富。提取傳統(tǒng)服飾圖像中具有代表性的紋樣基因,有助于挖掘其文化內(nèi)涵,發(fā)現(xiàn)其文化傳承機理。本論文以傳統(tǒng)服飾圖像為研究對象,開展傳統(tǒng)服飾圖像自動分割算法研究,提取有價值的紋樣基因。交互分割算法因其交互方式靈活、精度高、用戶交互工作量少而受到廣泛關(guān)注,深度學(xué)習(xí)在圖像分割領(lǐng)域也取得了突出成果。但在沒有逐像素標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)集時,實現(xiàn)傳統(tǒng)服飾圖像的自動分割并獲得較高精度的分割結(jié)果仍是一個亟待解決的問題。與自然圖像相比,傳統(tǒng)服飾圖像上的紋樣基因多為小尺寸目標(biāo),且樣式豐富,就算是同一類別的紋樣基因之間樣式也有較大差異,在不同材質(zhì)的布料上相同紋樣基因的紋理也會有差別,這些特點增加了傳統(tǒng)服飾圖像的分割難度。為實現(xiàn)傳統(tǒng)服飾圖像自動分割任務(wù),本文提出一種基于雙層模型的弱監(jiān)督圖像分割算法。該雙層模型由目標(biāo)檢測層和分割層兩層結(jié)構(gòu)組成,模型先將待分割的紋樣基因目標(biāo)檢測出來之后再進(jìn)行分割,這樣可以提高小目標(biāo)的分割精度。而且如果目標(biāo)檢測器泛化性能較好的話,那么檢測器很大可能性可以檢測出樣式差異較大的同一類紋樣基因。在傳統(tǒng)服飾圖像的分割任務(wù)上,與... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１分割方法分類??第一類是基于邊緣檢測的圖像分割方法，該方法主要有圖像濾波法、邊界曲??線擬合法、灰色關(guān)聯(lián)度法、基于分形理論的方法和基于小波變換的方法

硬論丈粗?jǐn)⒔Y(jié)構(gòu)

?第二章基礎(chǔ)理論與相關(guān)技術(shù)???異越小，那么這兩個像素同屬一個目標(biāo)或背景的可能性就越大，相鄰兩個像素之??間差異越大，那么這兩個像素處于目標(biāo)與背景交界處兩邊的可能性越大，則他們??越可能被分割開，所以相鄰兩像素之間差異越大時，５｛＾｝越小。??２．１．２構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)圖??待分割的圖像可以通過無向圖＞來表示，其中Ｆ表示頂點（ｖｅｒｔｅｘ）??的集合，五表示邊（ｅｄｇｅ）的集合。圖割中的圖和一般圖論中的圖區(qū)別不大，圖??割中的圖比普通圖多兩個終端頂點，分別用Ｓ?（ｓｏｕｒｃｅ，源點）和Ｔ?（ｓｉｎｋ，匯點）??符號表示，其它頂點全部與這兩個頂點相連構(gòu)成邊，加入到邊集合中。因此圖割??中的圖有兩種類型的頂點和兩種類型的邊。第一種頂點是與圖像中每個像素相對??應(yīng)的普通頂點ｐ?ｅ?Ｐ，第二種頂點是終端頂點Ｓ和Ｔ。第一種邊是相鄰兩個普通??頂點的連邊ｎ－ｌｉｎｋｓ，第二種邊是所有普通頂點與兩個終端頂點構(gòu)成的連邊ｔ－ｌｉｎｋｓ。??圖２－１表示了一幅圖像與其對應(yīng)的Ｓ－Ｔ圖，Ｓ－Ｔ圖中的普通頂點與圖像像素相對??應(yīng)，除此以外Ｓ－Ｔ圖中還有兩個終端頂點。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3505351