基于多極圖交互式彩色圖像分割方法研究.pdf

1、圖像分割就是以監(jiān)督或者無監(jiān)督的方式將圖像劃分為若干個互不重合的子區(qū)域。它是計算機(jī)視覺中最基本的研究課題，直接關(guān)系到圖像分析和圖像理解的效果。作為當(dāng)前主流的圖像分割方法之一，圖割（Graph Cuts）的顯著優(yōu)勢是能夠有效融合多種圖像特征和先驗信息，用較少的交互量保證了分割結(jié)果的實時性、有效性和準(zhǔn)確性。本文的研究是在多極圖的框架下進(jìn)行的，而多極圖就是圖割方法向多類分割方向的擴(kuò)展。
　　本文對于多極圖的研究主要沿著兩個大方向進(jìn)行。一是

2、對能量函數(shù)的平滑項(對應(yīng)于n-links)進(jìn)行非局部擴(kuò)展，目的是克服圖模型所固有的“收縮偏執(zhí)”（shrinking bias）問題；二是對能量函數(shù)的數(shù)據(jù)項（對應(yīng)于t-links）的構(gòu)建進(jìn)行優(yōu)化。為了提高核密度估計方法對圖像顏色特征的描述能力，提出了一種非對稱核密度估計方法。
　　由于存在“收縮偏執(zhí)”問題，標(biāo)準(zhǔn)多極圖模型難以分割出圖像的細(xì)長區(qū)域和凹陷區(qū)域等細(xì)微部分。本文對標(biāo)準(zhǔn)多極圖進(jìn)行了非局部擴(kuò)展，提出了一種基于mean shift