基于圖切分優(yōu)化的彩色紋理協(xié)同分割方法研究.pdf

1、如何有效的利用圖像的特征信息進行圖像處理，正成為計算機視覺與圖像分析等研究領域的一個熱點和難點。對于自然圖像而言，為了減少用戶交互并優(yōu)化最終的分割結果，應當充分地利用圖像的彩色特征與紋理特征。本文通過對基于彩色圖像的分割方法，基于紋理圖像的分割方法，基于彩色紋理圖像的分割方法進行深入地研究，提出了三種不同的彩色紋理圖像協(xié)同分割方法，以達到高效地利用彩色紋理特征的目的。具體地，本文的創(chuàng)新性工作體現(xiàn)在以下幾個方面。
　　首先，本文針對

2、基于變分模型與基于圖切分優(yōu)化模型的彩色圖像分割方法進行了深入地研究，并結合積分幾何學上的Cauchy-Crofton公式，證明了這兩種模型的相似性，且統(tǒng)一于模式聚類準則中的“類內(nèi)距離最小，類間距離最大”準則。
　　其次，考慮到多尺度非線性結構張量（MSNST）具有很好的紋理描述能力，本文選取MSNST作為圖像紋理特征的建模方法。為了更好地利用MSNST強健的紋理描述能力，本文結合超高斯混合模型與協(xié)同分割的思想，在黎曼空間，使用圖切

3、分優(yōu)化的分割框架，提出了基于超高斯混合模型與MSNST的紋理圖像分割方法和基于MSNST尺度上下文信息的紋理圖像分割方法。
　　最后，本文對基于顏色與紋理分割結果的一致性假設的傳統(tǒng)彩色紋理分割方法進行了深入地分析，證明了基于彩色紋理特征描述子的圖像分割方法與基于混合能量函數(shù)模型的圖像分割方法具有一致性。此外，考慮到顏色與紋理特征往往存在著很強的差異性，如果對分割結果強行添加一致性約束，可能會導致分割結果還沒有單一特征的分割效果好，