基于概率圖模型的圖像分割.pdf

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1、？燃ＺＨＯＮＧＹＵＡＮＵＮＩＶＥＲＳ丨ＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ基于概率圖模型的圖像分割王強學科門類：工學專業(yè)名稱：計算機應用技術導師姓名：、職稱杜俊俐教授楊關副教授２０１７年５月授予單位代碼:學號或申請?zhí)?密級:中原工學院碩士學位論文基于概率圖模型的圖像分割王強指導教師：杜俊俐教授楊關副教授申請學位級別：碩士專業(yè)名稱：計算機應用技術提交日期：2017年3月論文答辯日期：2017年5月培養(yǎng)單位:中原工學院學位授予單位:中原工學院中原工學院學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，

2、是我個人在導師指導下進行的研宄工作及取得的研宄成果。論文中除了特別加以標注和致謝的地方外，不包含任何其他個人或集體已經公開發(fā)表或撰寫過的研宂成果。其他同志對本研究的啟發(fā)和所做的貢獻均已在論文中作了明確的聲明并表示了謝意。一切相關的法律責本人學位論文與資料若有不實，愿意承擔任。學位論文作者簽名：王２〇丨年么月曰？．中原工學院學位論文知識產權聲明本人完全了解中原工學院有關保護知識產權的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產權單位屬于中原工學院。學校有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件

3、和電子版。本人允許論文被査閱和借閱。學?？梢詫⒈緦W位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。保密論文待解密后適用本聲明。學位論文作者簽名：壬指導教師簽名：才（／／毛少＇＇＊曰山２〇ｆ年６月丨年６月曰］／ｙ１中原工學院碩士學位論文摘要基于概率圖模型的圖像分割專業(yè)：計算機應用技術碩士生：王強指導教師：杜俊俐楊關摘要圖像分割為理解圖像提供了基礎，比如，目標識別、圖像檢索等等。但是，圖像分割仍然是一個棘手的問題，一種理想的圖像分割框架是，它能用一種概率方法將不同的信息和

4、約束結合到一起。本文采用基于概率圖模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）的方法來對圖像進行分割。具體研究內容如下：（1）采用基于超像素的馬爾科夫隨機場模型（MarkovRandomField，MRF）來進行圖像分割。首先用SLIC(SimpleLinearIterativeClustering)過分割算法對圖像進行過分割，提取出超像素區(qū)域，然后根據圖像的超像素區(qū)域和圖像的觀測值來構建馬爾科夫隨機場模型，最后用最大后驗概率推理方法來獲得區(qū)域結點的最佳值。（2）采用基于過分割的貝葉斯網模型（BayesianNetwork，

5、BN）來進行圖像分割。首先根據超像素區(qū)域提取出邊界，其次用Moravec角點檢測算法來檢測交叉點，然后根據邊界提取出邊界夾角，接下來根據超像素區(qū)域、邊界、交叉點、邊界夾角來構建貝葉斯網模型，最后用最大后驗概率推理方法來獲得邊界結點的最佳值。（3）通過圖像中區(qū)域結點和邊界結點之間的因果關系，將基于超像素的馬爾科夫隨機場模型和基于過分割的貝葉斯網模型結合起來，構成混合概率圖模型。（4）將混合概率圖模型通過因子圖理論轉化為因子圖來表示，并通過最大積變量消除方法得到圖像中隨機變量的最優(yōu)值，從而來進行圖像分割。馬爾科夫隨機場模型只能獲取隨機變量之間的空間相關性

6、，貝葉斯模型只能獲取隨機變量間的因果依賴關系。而采用混合概率圖模型既可以獲取圖像變量間的空間相關性，又可以獲取變量間存在的因果關系。實驗表明，這種混合I中原工學院碩士學位論文摘要概率圖模型可以提高圖像分割的精準率。關鍵詞：圖像分割；馬爾科夫隨機場；超像素；貝葉斯網；混合概率圖模型；因子圖II中原工學院碩士學位論文AbstractIMAGESEGMENTATIONWITHPROBABILISTICGRAPHICALMODELSpecialty:ComputerApplicationTechnologyName:WangQiangSupervisor:P

7、rof.DuJunLi,YangGuanAbstractImagesegmentationprovidesthebasisforunderstandingimages,forexample,objectrecognition,imageretrievalandsoon.However,imagesegmentationisstilladifficultproblem,anidealframeworkforimagesegmentationisthatitcanuseaprobabilisticmethodtocombinedifferentinfor

8、mationswithconstraints.Thisthesisintroducesamethodfori