基于隨機(jī)游走的圖像分割相關(guān)算法研究

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2、明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加標(biāo)注和致巧的地方夕ｈ，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。＂桌本戶ｋ夕作者簽名＝Ｉ日期；年月日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。

3、本人授權(quán)電子科技大學(xué)可Ｗ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。？（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）４如作者簽名：＾導(dǎo)師簽名：日期年＾月日分類號密級注1UDC學(xué)位論文基于隨機(jī)游走的圖像分割相關(guān)算法研究（題名和副題名）唐小龍（作者姓名）指導(dǎo)教師李建平教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請學(xué)位級別碩士專業(yè)學(xué)位類別工程碩士提交論文日期2016.03.28論文答辯日期2016.05.18學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年06月答

4、辯委員會主席評閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號。RESEARCHOFRELATEDIMAGESEGMENTATIONALGORITHMSBASEDONRANDOMWALKSAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMasterofEngineeringMajor:XiaolongTangAuthor:Prof.JianpingLiSupervisor:SchoolofComputerScience&Engineeri

5、ngSchool:摘要摘要圖像分割作為圖像處理的重要組成部分，對計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展具有舉足輕重的作用。圖像分割技術(shù)是將感興趣的目標(biāo)物體從圖像中提取出來的技術(shù)，并廣泛應(yīng)用于圖像分析、圖像檢索、圖像識別等人工智能領(lǐng)域。在自然圖像中存在很多復(fù)雜的顏色、紋理特征，這也使得圖像分割技術(shù)在面對自然圖像時難以分割出目標(biāo)物體，特別是在弱邊界和紋理圖像中，不能取得令人滿意的效果。隨機(jī)游走(RandomWalks,RW)算法是一種基于圖的半自動分割方法，隨機(jī)游走在抗噪聲、弱邊界、邊界缺失等方面有著不錯的效果，同時擁有分割速度快、無需迭代、易擴(kuò)展到多維空

6、間中的優(yōu)勢，重啟型隨機(jī)游走(RandomWalkswithRestart,RWR)算法是在隨機(jī)游走算法的基礎(chǔ)上增加一個返回起始點(diǎn)的重啟概率。但是，目前重啟型隨機(jī)游走算法的重啟概率都是基于經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定的，且隨機(jī)游走算法本身對種子的數(shù)量和位置較為敏感。本文通過對隨機(jī)游走理論和圖像分割技術(shù)的深入研究，提出一種基于自適應(yīng)重啟型隨機(jī)游走的交互式圖像分割方法。具體工作如下：1.研究現(xiàn)有的圖像分割技術(shù)，并對其進(jìn)行分類和簡要介紹，比較它們之間的優(yōu)缺點(diǎn)。2.研究基于Graph-Cut、基于邊緣、基于區(qū)域的幾種交互式圖像分割方法，以及隨機(jī)游走理論和重啟

7、型隨機(jī)游走理論。3.利用Pulse-CoupledNeuralNetwork(PCNN)邊緣檢測方法，改進(jìn)重啟型隨機(jī)游走中對重啟概率預(yù)先設(shè)定的方式，使用自適應(yīng)的參數(shù)值代替預(yù)設(shè)值。4.結(jié)合生成學(xué)習(xí)算法，將隨機(jī)游走的起始點(diǎn)從未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)改為種子節(jié)點(diǎn)，并為每個標(biāo)簽建立獨(dú)立生成模型。使得后續(xù)標(biāo)簽的加入不會影響之前的種子標(biāo)簽，避免重復(fù)計(jì)算過程，提升算法執(zhí)行速度。5.改進(jìn)像素與標(biāo)簽間相似的度量方式，使用像素與同一標(biāo)簽中所有種子像素的平均穩(wěn)態(tài)概率代替之前使用的首次到達(dá)概率，將標(biāo)簽內(nèi)部的信息也加以利用，指導(dǎo)圖像分割算法在弱邊界和復(fù)雜紋理圖像中取得更

8、好的分割效果。關(guān)鍵字：交互式圖像分割，隨機(jī)游走，RWR，生成模型IABSTRACTABSTRACTImagesegmentationasacomponentofimageprocessingplaysaveryimportantroleofcomp