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文檔簡介
1、近年來,隨著計算機視覺的發(fā)展,圖像信息在人們的工作和生活中扮演著越來越重要的角色。而從圖像中提取感興趣的區(qū)域的圖像分割技術(shù)對于圖像信息的理解與分析又起著至關(guān)重要的作用。
本文提出了一種新的圖分割方法,該方法可以達到自適應(yīng)的分割特征選擇和分割參數(shù)的選擇。本文的主要工作包括三個部分:(1)本文在傳統(tǒng)的最大流／最小割算法的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了采用高斯混合模型對前景背景進行建模的工作,這樣克服了傳統(tǒng)的最大流／最小割算法所帶來的單源單匯的
2、問題。(2)本文首次創(chuàng)造性的將目標(biāo)追蹤領(lǐng)域的在線特征選擇算法應(yīng)用到圖分割領(lǐng)域中,使得算法可以自適應(yīng)的得到前景背景對比度最大的特征圖像并以此作為分割的輸入圖像,這樣做使得以此特征圖像為輸入得到的分割結(jié)果比原始圖進行分割得到的結(jié)果更理想。(3)本文的另一個創(chuàng)新是:通過對分割算法的參數(shù)在小搜索空間內(nèi)遍歷所得到的多個分割結(jié)果進行評估,并提出一種對多個評估結(jié)果進行融合的新策略,進而自適應(yīng)的得到圖分割中的參數(shù)。
本文對該方法在IG02
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