【摘 要】
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图像分割是指依据图像的颜色,纹理等低级或高级的特征进行分析,并按照一定的聚类准则将图像划分为若干个性质一致区域,最终将感兴趣的区域从复杂的背景区域中提取出来。随着
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图像分割是指依据图像的颜色,纹理等低级或高级的特征进行分析,并按照一定的聚类准则将图像划分为若干个性质一致区域,最终将感兴趣的区域从复杂的背景区域中提取出来。随着互联网技术的发展,计算机视觉相关的技术得到了极速的发展,而图像分割作为图像处理技术中的经典方法也被广泛应用到各个领域中,图像分割结果的准确性直接影响到计算机视觉更高层的图像分析与理解的效果。图割模型通过将图像分割问题转化为求解能量泛函最小值的问题,能量泛函的构造灵活性使其有着良好的特征约束以及融合的能力,图割模型已经被广泛的应用于解决图像分割问题。然而,随着图像分割的应用场景愈加复杂。针对高清分辨率,复杂背景的目标分割,传统的基于图割模型的算法存在着以下几个缺点:1)需要较多的用户交互保证前景/背景建模的准确性;2)图模型中存在的“收缩偏执”的特性导致对拥有复杂细节的前景目标分割结果不稳定;3)高分辨率图像导致建立的加权图结构过于臃肿,包含过多的冗余节点,最终导致分割速度过慢。针对以上缺点,本文研究以图像分割的预分割环节作为出发点,分别使用多变形降分辨率预分割以及基于超像素的预分割思路进行改进。首先,为了克服图割模型中“收缩偏执”特性带来的分割不稳定性,本文提出了多变形分辨率策略对图像进行预处理分割,利用“收缩偏执”特性解决拥有复杂细节物体的分割问题。并且使用相似性权重投票策略对变形分辨率下的分割结果进行融合,建立更精确的前景/背景模型以减少用户交互的复杂性。最终使用精简图结构的方法提高了算法的时间效率并且克服了分割高分辨率图像存在的图模型过大的问题。其次,本文同时研究了超像素检测作为预分割手段在图像分割中的应用。针对超像素检测不稳定性的现象,我们使用了显著性水平,高斯统计等多种特征对超像素区域进行描述,通过多类特征的使用弥补超像素检测的不稳定性。同时对这些特征进行分析设计了融合多类特征的混合能量函数,并依据超像素区域特点对超像素的拓扑特征进行分析,利用超像素对图割模型进行精简以提高分割效率。最终结合相似性权重投票策略,实现了算法的多粒度扩展,解决了基于单粒度超像素下的分割算法对超像素结果过度依赖的问题。通过在MSRA1K,GRABCUT 50的标准数据集上的大量实验以及与其他图像分割算法的横向比较,在分割质量对比上,本文的所提出的算法均有着较高的分割准确率以及分割鲁棒性。在分割时间效率上,本文所提出的算法均可以达到实时运算的标准,具有良好的应用前景。
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