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《基于邊緣和區(qū)域的彩色圖像若干分割方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文基于邊緣和區(qū)域的彩色圖像若干分割方法研究姓名：王郁中申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：楊杰20051001摘要合的不利之處，進而提出了適合動態(tài)輪廓線模型應(yīng)用的基于顏色高斯混合模型的非線性度量方法計算彩色梯度，并將其應(yīng)用于梯度矢量流輪廓線模型。此方法有良好的分割性能和抗噪性。基于此方法，提出了一種舌圖像中舌體的自動提取算法，并成功應(yīng)用于舌診客觀化系統(tǒng)。(4)分析了基于圖論的NormalizedCuts方法中建立節(jié)點間相似性度量的方法，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的相似性度量方法中指數(shù)函數(shù)下降率參數(shù)的自適應(yīng)求取方法，
2、大大提高了Normal擔(dān)edCuts方法的自適應(yīng)能力；提出了依據(jù)分水嶺變換分割結(jié)果的獨立區(qū)域作為節(jié)點，利用顏色高斯混合模型建立每個節(jié)點的歸一化隸屬度直方圖，進而采用歸一化直方圖間的Bhattacharyya系數(shù)建立節(jié)點間相似性度量，利用改進的NormalizedCuts方法進行區(qū)域合并，不但提高了分割質(zhì)量并大大縮短了分割時問。(5)在(4)的框架下，顏色采用基于AMS預(yù)測初始條件的FCM算法進行模糊聚類提供顏色的非線性度量，融合了采用DOOG濾波器組進行圖像局部空間結(jié)構(gòu)特征來提高算法的適用度(可有效對隨機紋理和規(guī)則紋理圖像進行分割)，并提出了基
3、于Mean-Shift濾波原理的局部最優(yōu)特征點重定位，這可以更加有效地提取處于同質(zhì)邊緣區(qū)域的分水嶺區(qū)域的特征信息，使分割結(jié)果的邊緣定位更加精確，克服了基于局部統(tǒng)計信息進行分割所帶來的邊緣定位不夠精確的缺點。并將其應(yīng)用于基于關(guān)注度模型的人眼感興趣物體的提取。關(guān)鍵詞：彩色圖像分割，S,1SEG，Mean．shift理論，高斯混合模型，動態(tài)輪廓線模型，梯度矢量流，NormalizedCuts，分水嶺變換，紋理，視覺關(guān)注度模型J·TtU，蘆支至工謦博士學(xué)位埝文STUDYoNSEVERALCoLORlMAGESEGMENTATIONALGoRITHMSB
4、ASEDoNEDGEANDREGIoN+ABSTRACTWiththedevelopmentsofmultimediaandnetworktechniques，wemeetalotofmultimediainformation，ofwhichcolorimageisoneofthemostimportantforms，becausecolorimagecanrepresentsabundantcontentintherealworld．Withthedevelopmentofinformationtechnology,colorimagepro
5、cessingtechniqueshavedeeplyaffectedourlifeandthedemandsforthemaregettingincreasedinallwalksoflife．Asakeytechnique，colorimagesegmentationcansupplythemostbasicfeaturesforthoseartificialintelligenceandpatternrecognitionapplicationsbasedonimageprocessingandplayanimportantroleint
6、heseapplications．Inaddition，itisabottleneckindevelopingmachinevisiontechniques．Allthesesaskustofullystudyit．Sincecolorimagesegmentationincludeswidestudyingdirections，wecannottreatofeveryoneofthemBasedonthereviewoflotsofcolorimagesegmentationmethods，wefocusonthesegmentationme
7、thodsusingregion—basedandedge-basedmethods．Asregion—basedmethodisconcerned，twoideasareusedseparately,i．e．10cal—basedandglobal-basedmethods．ThesealgorithmshavebeenusedindifferentapplicationsSpecifically，themaincontributionsofthisdissertationareasfollows：(1)Weusenonlinearmetho
8、dinsimilaritymeasurement，anduseGMMandFCMalgorithmtodescribethecolordistribu
