圖上的正則化擴(kuò)散圖像分割方法研究.pdf

1、全監(jiān)督圖像分割方法由于能夠提供用戶影響分割效果的能力而越來越受到人們的重視，傳統(tǒng)方法通過比較未標(biāo)記點(diǎn)與種子點(diǎn)的相似程度來判斷未標(biāo)記點(diǎn)的所屬類別，存在判斷相似程度的標(biāo)準(zhǔn)單一問題而導(dǎo)致分割方法不理想的問題。近年來，圖上的正則化擴(kuò)散方法由于其離散性和適定性在圖像去噪方面取得了良好的效果，本文從正則化擴(kuò)散的物理意義出發(fā)，將其應(yīng)用在全監(jiān)督圖像分割中，提出了一種基于圖論正則化擴(kuò)散的圖像分割方法。
　　 將離散的正則化擴(kuò)散框架應(yīng)用到全監(jiān)督的圖

2、像分割領(lǐng)域中；使用非下采樣輪廓波變換提取圖像的多方向多尺度幾何特征，結(jié)合HIS分解產(chǎn)生的圖像顏色特征，使用高斯核函數(shù)公式構(gòu)造圖中各頂點(diǎn)特征之間的權(quán)重，并使用以8連接為基礎(chǔ)，跨度為2k,k=0,1,2,3的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)造圖，進(jìn)而將這些特征統(tǒng)一到離散的正則化框架中，并將其應(yīng)用于全監(jiān)督彩色圖像分割領(lǐng)域。實驗結(jié)果證明：與基于圖譜理論的Random Walker和Lazy Snapping圖像分割方法相比，本方法具有抗噪聲能力強(qiáng)，對邊緣細(xì)節(jié)保留完整

3、，對具有紋理不一致的圖像區(qū)域分割能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
　　 從核方法的算法框架出發(fā)，可以把正則化擴(kuò)散理解為一種核方法，Morlet小波核是以Morlet小波為基礎(chǔ)構(gòu)而成的一種平移不變核，使用Morlet小波核構(gòu)造算法中的核產(chǎn)生一種新的圖像分割方法。本文從Morlet小波核在擴(kuò)散去噪中所表現(xiàn)出的保留復(fù)雜邊緣能力強(qiáng)的特點(diǎn)出發(fā)，通過分析擴(kuò)散框架中的權(quán)重構(gòu)造的特點(diǎn)，對標(biāo)準(zhǔn)的Morlet小波核形式加以改造，將Morlet小波核函數(shù)代替高斯核函數(shù)