2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著成像設(shè)備以及計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,自然場景圖像的分析處理具有重大的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用意義。論文以自然場景圖像為研究對象,對視覺注意模型和圖論分割算法進(jìn)行了深入研究和分析,取得了如下成果:
   (1)由于光照、地形及運(yùn)動等多種環(huán)境因素的影響,使得室外自然場景具有非結(jié)構(gòu)化、多樣性、隨機(jī)性和復(fù)雜性的特性,這些復(fù)雜的特性致使自然場景圖像的分析與處理更加困難,因此論文引入視覺注意模型,利用色調(diào)、飽和度等暖色增益,計算得到待分割對象所在的

2、顯著區(qū)域,獲得待分割對象所在的候選矩形區(qū)域,借以削弱這些復(fù)雜因素的影響。該矩形區(qū)域的獲得為GraphCut提供了自動標(biāo)注,取消了人工交互。同時,為了降低后續(xù)Graph Cut的分割耗時,并保證分割對象的完整性,論文對該矩形顯著區(qū)域進(jìn)行了進(jìn)一步擴(kuò)充,并將擴(kuò)充后的矩形區(qū)域作為輸入圖像,進(jìn)行后續(xù)分割。
   (2)傳統(tǒng)的圖論分割算法以像素點作為節(jié)點構(gòu)造加權(quán)圖,構(gòu)造的相似度矩陣與圖像分辨率成正比,大大影響了算法效率,因此,本文在分析原分

3、水嶺算法的基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于邊緣距離的Watershed預(yù)分割方法。該方法分析了自然場景圖像復(fù)雜性的特點,對原始圖像進(jìn)行平滑處理,以邊緣像素與非邊緣像素之間的距離作為約束,重構(gòu)梯度圖,利用Watershed變換進(jìn)行預(yù)分割,在保持局部信息的情況下,有效的減少了分水嶺變換后的區(qū)域個數(shù)。
   (3)為了降低圖像分割的處理時間,本文用分水嶺算法預(yù)分割后的子區(qū)域(超像素)取代像素點,映射為Graph Cut加權(quán)圖中的頂點,以區(qū)域

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