融合輪廓信息的基于區(qū)域的圖像分割算法.pdf

1、科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，一個(gè)重要的科學(xué)技術(shù)——計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，不容忽視，而且其應(yīng)用已經(jīng)在不知不覺中滲入到了這個(gè)社會(huì)的角角落落當(dāng)中。而在日常生活的實(shí)際應(yīng)用中，越來越多的接觸和應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺，目前的無人航拍技術(shù)，美顏軟件等，因此無法忽略現(xiàn)實(shí)世界的眾多圖像的處理問題。特別是目前無人機(jī)、智能機(jī)器人等具備一定人工智能的機(jī)器設(shè)備都需要自主進(jìn)行一定的圖像識(shí)別處理工作，圖像處理涉及多種多樣的處理算法和工作方式，但是這些應(yīng)用都離不開基本的，核心的圖像

2、分割算法。因此，在圖像處理研究領(lǐng)域中，圖像分割問題仍是一個(gè)基礎(chǔ)問題，仍是目前的圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。
　　圖像分割問題目前仍是圖像處理領(lǐng)域中的重要研究課題之一。當(dāng)前由于實(shí)際應(yīng)用的飛速發(fā)展，針對(duì)自然圖像的處理問題越來越得到人們的廣泛關(guān)注。由于自然圖像的多變性和復(fù)雜性，針對(duì)自然圖像的圖像處理問題仍然有很大的研究空間。通常，在視覺處理領(lǐng)域，圖像分割的結(jié)果會(huì)作為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中各種圖像處理應(yīng)用的基礎(chǔ)步驟，因此，圖像分割算法可以認(rèn)為是多種圖

3、像處理應(yīng)用程序的關(guān)鍵步驟。但是由于自然圖像的復(fù)雜性，如，一幅自然圖像中會(huì)涉及多個(gè)對(duì)象，而且光影的影響很大。針對(duì)自然圖像這種復(fù)雜性，目前大部分分割算法的分割結(jié)果并不是特別理想，不適用復(fù)雜的自然圖像。
　　本文提出的新方法Boundary-MLAP圖像分割算法，與傳統(tǒng)的圖像分割算法有所差異，有其自身優(yōu)點(diǎn)。傳統(tǒng)的圖像分割算法概括的說主要分為兩大類:一類是基于區(qū)域的圖像分割方法，另一類是基于輪廓的圖像分割方法。而新的圖像分割方法有所不同，

4、本文提出的新方法將圖像的輪廓信息融入到基于區(qū)域的圖像分割算法中，實(shí)現(xiàn)基于區(qū)域的圖像分割方法和基于輪廓的圖像分割方法的結(jié)合，從而可以利用圖像本身輪廓信息的優(yōu)勢(shì)和基于區(qū)域的圖像分割算法的長處，兩者結(jié)合共同提高自然圖像的分割質(zhì)量。
　　Boundary-MLAP圖像分割方法是基于MLAP圖像分割框架的。MLAP圖像分割算法框架的主要特點(diǎn)是可以利用待分割圖像本身提取的多種圖像特征進(jìn)行圖像分割?；贛LAP圖像分割框架，新的圖像分割算法Bo

5、undary-MLAP從兩方面進(jìn)行了算法的研究工作:一方面優(yōu)化原始MLAP圖像分割算法框架，充分利用圖像多種特征各自的優(yōu)勢(shì)來進(jìn)行圖像分割;另一方面將圖像自身提取的輪廓信息融入到優(yōu)化后的圖像分割算法框架中，從而實(shí)現(xiàn)基于區(qū)域的圖像分割算法和基于輪廓的圖像分割算法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)最終的Boundary-MLAP圖像分割算法。本文新提出的圖像分割方法實(shí)現(xiàn)圖像輪廓信息在基于區(qū)域的圖像分割算法中的優(yōu)化使用，使得自然彩色圖像分割的結(jié)果更加合理。文章后續(xù)部