彩色圖像有意義區(qū)域提取算法研究.pdf

1、彩色圖像有意義區(qū)域提取是計算機(jī)視覺領(lǐng)域里最為基礎(chǔ)和重要的問題之一。有效合理的提取方法能夠為基于內(nèi)容的圖像檢索、對象分析等抽象出十分有用的信息,從而使得更高層的圖像理解、圖像分析成為可能。
　　 論文圍繞如何在彩色圖像中自動提取出對人們感興趣的區(qū)域進(jìn)行了詳細(xì)、深入的研究。在總結(jié)和分析現(xiàn)有有意義區(qū)域提取算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合研究的實際應(yīng)用背景,以感興趣區(qū)域的顏色特性作為前提,提出了兩套有效合理的彩色圖像有意義區(qū)域提取算法,并對提取算法進(jìn)

2、行了詳細(xì)的分析。
　　 論文的研究成果主要體現(xiàn)以下兩大方面:
　　 1.對傳統(tǒng)的模糊C均值算法(FCM算法)進(jìn)行了改進(jìn),并將其應(yīng)用于彩色圖像有意義區(qū)域提取中。運用FCM算法分割圖像時,采用高斯混合模型計算聚類中心,優(yōu)化了初始聚類中心的選?。贿x擇交叉熵距離函數(shù)作為像素的相似性測度函數(shù)進(jìn)行測度,克服了傳統(tǒng)的歐式距離對球狀樣本數(shù)據(jù)分布的依賴。
　　 2.提出了一種新的彩色圖像有意義區(qū)域提取算法,新算法將均值平移,邊緣檢