基于素描語義信息和超像素合并的圖像分割.pdf

1、圖像分割是圖像處理領域一個基礎并且具有挑戰(zhàn)性的研究問題。對于分割方法的研究,需要結合圖像數(shù)據(jù)本身的特性以及人們對于分割結果的后續(xù)應用。在包含斑馬和老虎等目標的圖像中,目標身上的斑紋具有兩種不同的顏色交替重復出現(xiàn)的特點,這一特點使得要把這些目標作為一個整體區(qū)域分割出來變得比較困難。
　　本文從視覺計算理論出發(fā),使用初始素描模型得到素描圖。素描線刻畫了在什么位置和方向上圖像出現(xiàn)了奇異,對于我們所要處理的圖像,圖像中的奇異信息主要分為兩

2、類:傳統(tǒng)意義上人們所認為的邊界,也就是目標和背景之間的邊界或是背景中不同區(qū)域的邊界,以及斑紋條帶之間的邊界。對于分割問題來說,傳統(tǒng)的邊界是應該保留的最終分割邊界,而斑紋條帶間的邊界是由相鄰斑紋條帶在顏色上的差異而產(chǎn)生的,由于斑馬和老虎等目標身上的斑紋存在著某種統(tǒng)計規(guī)律性,那么,在最后的分割結果中與一般邊界作為最終分割邊界不同,斑紋條帶間的邊界是不能作為最終分割邊界,這樣才能把這些目標作為一個整體區(qū)域分割出來。因此,本文以組成素描線的線段

3、為單位構建幾何塊,然后將幾何塊映射至原圖相應位置并提取基于該幾何塊的間隔共生矩陣;以每個幾何塊間隔共生矩陣作為對應線段的特征,利用該特征將素描線分成斑紋邊界類別和一般邊界類別;對于過分割方法得到的圖像超像素,分別利用素描線分類的語義信息指導超像素合并。對于由斑紋邊界類別素描線指導合并的超像素,統(tǒng)計這些超像素的灰度均值并根據(jù)每個超像素與其鄰域超像素在灰度上的共生統(tǒng)計關系進行進一步合并,得到最終的分割結果。仿真實驗表明,本文所提出的方法能夠