基于紋理與形狀的圖像對象分割.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為視覺圖像研究的主要手段。但是，迄今為止人類還未能構(gòu)建出一種達(dá)到高等生物視覺性能標(biāo)準(zhǔn)的自主視覺系統(tǒng)。其中，有一個重要因素就是生物視覺系統(tǒng)能夠很容易完成復(fù)雜的圖像分割，而機(jī)器視覺的分割卻很難達(dá)到相應(yīng)的分割速度及精度。因此要使機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，必須研究快速有效的圖像分割技術(shù)。 本論文借鑒人類視覺機(jī)理，將先驗知識和客觀信息相結(jié)合，主要進(jìn)行以下三個方面的工作。 1.針對特定類自然

2、圖像分割提出了一種新的基于外觀模板的圖像對象分割方法，主要有三個改進(jìn)之處，首先引入一種新的分片方法和分片記分方法生成形狀片斷，使高質(zhì)量的形狀碼片產(chǎn)生效率更高，且更具代表性；其次鑒于以前的模型方法中特征提取或者抽象度不夠，或者拋棄了太多的圖像信息，提出一種新的包含了形狀和紋理的對象特征模型，該特征模型具有更加良好的對象類別區(qū)分能力，而且能夠很大程度容忍不同對象實例的外觀差異和成像條件變化；最后將基于密度和層次的快速聚類方法引入到算法體系當(dāng)

3、中，初步解決多對象圖像分割的問題，并且對遮擋對象圖像的分割效率也有一定的程度的提高。 2.基于Snake模型的圖像分割研究。探討氣球Snake模型和GVF Snake模型以及GVF-Balloon Snake模型的原理，比較分析他們的優(yōu)點和缺陷。根據(jù)GVF-Balloon Snake模型的特點，選取基于外觀模型的圖像對象分割算法得到的輪廓線作為初始輪廓線，完成對象的精確分割。 3.基于Snake模型的分割方法與基于紋理和