2.1維簡(jiǎn)約圖的表達(dá)、計(jì)算與應(yīng)用

1、華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文2.1維簡(jiǎn)約圖的表達(dá)、計(jì)算與應(yīng)用姓名：高如新申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：桑農(nóng)20090521II華 中 科 技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 位 論 文 為從圖像中推出 2.1 維簡(jiǎn)約圖，本論文基于混合馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)表達(dá)的圖結(jié)構(gòu)提出了一種推理算法，該推理算法能同時(shí)解決區(qū)域著色，輪廓填充和多義性解釋這 3 個(gè)前述 2.1 維簡(jiǎn)約圖問題中重要任務(wù)。該推理算法在推理過程中最大化區(qū)域和地址變量?jī)煞N頂點(diǎn)的聯(lián)

2、合貝葉斯后驗(yàn)概率： （1）基于 SW 割集（Swendsen-Wang Cuts）算法的區(qū)域著色/分層， 把所有區(qū)域以鄰域關(guān)系及相應(yīng)的區(qū)域特征劃分到相應(yīng)的層次中， 形成偏序關(guān)系； （2）基于吉布斯采樣（Gibbs Sampling）的地址變量（Address Variables Assignment）賦值，為后續(xù)的輪廓填充提供開放頂點(diǎn)的地址變量分配關(guān)系； （3）為了解釋 2.1 維簡(jiǎn)約圖問題中解的不確定性和多義性，用 K 風(fēng)險(xiǎn)（K-Ad

3、venture）方法通過對(duì)后驗(yàn)概率進(jìn)行采樣獲得可能的多個(gè)不同的合理解釋。 在推理過程完成之后，區(qū)域被劃分成一個(gè)新的分層表達(dá)的結(jié)構(gòu)，且根據(jù)該分層表達(dá)結(jié)構(gòu)按照地址變量和區(qū)域的所屬關(guān)系以及地址變量的賦值， 可以用彈性條 （Elastica）等方法進(jìn)行輪廓的填充。 作為 2.1 維簡(jiǎn)約圖表達(dá)的一個(gè)應(yīng)用，本論文提出了一種矢量化卡通生成方法。把一幅圖像用交互式的方法得到其結(jié)構(gòu)圖和分割，這樣一幅圖像就可以分成兩部分來表達(dá)：結(jié)構(gòu)圖用來表達(dá)其骨架部分，區(qū)