基于超像素生成的圖像分割算法研究及應(yīng)用.pdf

1、圖像分割作為圖像處理的一個(gè)至關(guān)重要的處理階段，依據(jù)圖像紋理信息、顏色信息、灰度值、空間位置信息等將圖像中像素點(diǎn)劃分成有意義的前景目標(biāo)區(qū)域和背景，這就是一類(lèi)區(qū)域劃分問(wèn)題。
　　在各類(lèi)預(yù)處理分割方法中，超像素生成算法作為代表性的一類(lèi)，有較好的分割性能。超像素生成算法將圖像中的像素點(diǎn)按一定特征分割成不同的子區(qū)域塊。早期的超像素生成算法，大多針對(duì)灰度圖像，且分割出的子區(qū)域雜亂無(wú)章，沒(méi)有更好的發(fā)揮其性能，使得分割的效果不盡理想。本文采用兩階

2、段分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，為解決傳統(tǒng)超像素生成算法的缺陷，將改進(jìn)的Watershed超像素算法直接應(yīng)用于彩色圖像。為進(jìn)一步提高超像素算法的性能，保留圖像中的位置信息，采用SLIC方法，利用其生成超像素塊的大小均等且數(shù)目可控的特點(diǎn)進(jìn)行分割。針對(duì)超像素分割邊界不精確的問(wèn)題，改進(jìn)其超像素分布網(wǎng)格，使其更好的貼合物體邊界。并且結(jié)合區(qū)域合并完成目標(biāo)區(qū)域的提取。以真實(shí)的腦部CT圖像數(shù)據(jù)集為例和其他分割方法做比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的改進(jìn)超像素生成

3、算法，效果有明顯提升。
　　本文所做的主要研究工作如下：
　　（1）簡(jiǎn)述圖像分割方法的類(lèi)型，重點(diǎn)介紹幾種傳統(tǒng)的超像素生成算法的原理。
　?。?）針對(duì)圖像中背景復(fù)雜且光照不均的情況下，改進(jìn)Watershed超像素，提出了W_MSRM算法，解決了傳統(tǒng)Watershed超像素對(duì)彩色圖像分割的局限。
　?。?）為了解決聚類(lèi)超像素分割不精確的問(wèn)題，改進(jìn)SLIC超像素，提出ISG_MSRM算法。
　?。?）將（3）中提