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《北京林业大学》 2004年
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面向类的图像分割方法研究

葛宏立  
【摘要】:本文提出了一个新的图像分割方法——面向类的图像分割方法(Cluster-Oriented Image Segmentation Approach,COIS)。这个方法分两个步骤。第一步,用一种聚类方法,本文采用了一种高效的非参数方法——爬峰法,用一个小的聚类尺度对特征数据进行聚类;第二步,对第一步得到的类进行合并操作,使之最后得到的类能对应图像空间的区域,这一步是本方法的核心。第一步的操作对象是象素(或象素级的),第二步的操作对象是第一步生成的类。这个方法适用于高维图像如彩色图像、纹理图像、遥感图像等的分割。通过一些例子,已初步显示了它的图像分割能力。 一般基于聚类的图像分割方法存在两个问题。一是在一开始就假定类——图像区域的对应(等同)关系,将重点放在聚类上,试图通过一次聚类就得到满意的分割结果;二是没有充分考虑象素在图像空间的相互关系,所以聚类得到的类尽管可能在特征空间有很好的聚类指标,也可能并不对应图像空间一个完整的区域。COIS法对这两个问题有了较好的解决。首先它没有一开始就假定类与图像区域的对应关系,不把重点放在聚类上,而是放在对由第一步聚类产生的类的合并上。二是它同时结合考虑了类在两个空间的性质。除了第一步需要一个不严格的聚类尺度参数外,在第二步没有聚类尺度概念。 围绕着完整系统的COIS法的建立,本文提出了:(1) 基于特征空间的亲和度指数和亲和伙伴。亲和度用于描述两个类在特征空间的相互关系,它提供了两个类按它们在特征空间的关系是否可以合并的一个依据。亲和伙伴提供了可能的合并对象;(2) 基于图像空间的聚合度指数,聚合度用以描述一个类的象素在图像空间形成区域的程度;(3) 基于图像空间的捕获度指数及捕获伙伴。捕获度用以描述两个类在图像空间的相互关系,即一个类被另一个类“捕获”的程度,它提供了两个类按它们在图像空间的关系是否可以合并的一个依据。捕获伙伴提供了可能的合并对象。这两个空间的指数是第二步进行类合并的基础。不同的指数组合运用就形成了不同的类合并方法,它们适合于不同的图像分割问题;(4) 提出了一个人机交互的方法;(5) 一个通过改变栅格尺寸达到分割图像目的的方法;(6) 提出了一个均匀度指数,用以描述一个类在图像空间分布的均匀程度,它可用于一个类的离散点的切除;(7) 表式直方图的一个快速构造法;(8) 直方图的压缩问题;(9) 两个新的爬峰实现法。其中(4)、(5)可以作为补充的方法,也可以作为独立的方法。
【学位授予单位】:北京林业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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3 朱成华;;基于USB总线的弧焊电参数虚拟检测分析系统设计[A];制造业数字化技术——2006中国电子制造技术论坛论文集[C];2006年
4 党丽华;高志明;韩夏冰;毕慧超;;Q235钢的大气腐蚀电化学噪声小波包分析[A];中国腐蚀电化学及测试方法专业委员会2012学术年会论文集[C];2012年
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10 曹浪财;罗键;;一种改进求解TSP问题智能蚂蚁算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
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1 孙涛;基于DR骨密度分析系统的研究[D];南京医科大学;2010年
2 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
4 赵永刚;图像检索中形状描述和匹配算法研究[D];南昌航空大学;2010年
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6 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
7 刘涛;遥感图像分块分类技术的研究与应用[D];山东科技大学;2010年
8 张京钊;基于LUCC与RS/GIS的济南市生态安全评价[D];山东科技大学;2010年
9 解斐斐;UAV城市高质量DOM制作方法研究[D];山东科技大学;2010年
10 田键;磁粉检测系统中图像增强的方法研究[D];长春理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 问青青;吴达胜;;山核桃适生环境研究[J];安徽农业科学;2010年20期
2 杨丽萍;郭洪海;王荣富;孙肖青;;基于GIS的黄河三角洲地区苜蓿生态适宜性评价——以垦利县为例[J];安徽农业大学学报;2008年01期
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4 崔丽娟;李伟;张曼胤;王义飞;;福建洛阳江口红树林湿地景观演变及驱动力分析[J];北京林业大学学报;2010年02期
5 满秀玲;刘斌;李奕;;小兴安岭草本泥炭沼泽土壤有机碳、氮和磷分布特征[J];北京林业大学学报;2010年06期
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10 杨国鹏;余旭初;刘伟;陈伟;;面向高光谱遥感影像的分类方法研究[J];测绘通报;2007年10期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 汤孟平;森林空间结构分析与优化经营模型研究[D];北京林业大学;2003年
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5 陈启浩;面向对象的多源遥感数据分类技术研究与实现[D];中国地质大学;2007年
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【二级引证文献】
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2 于纯妍;基于偏微分方程的生物信息图像处理方法研究[D];大连海事大学;2012年
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1 问青青;基于GIS的山核桃生长适宜性评价研究[D];浙江农林大学;2011年
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3 刘玮;脑MRI图像分割方法的研究与实现[D];华南理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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8 闫成新;范波涛;;基于梯度门限的图像过渡区提取与分割[A];中国图学新进展2007——第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会论文集[C];2007年
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10 罗志宏;冯国灿;杨关;;一个新变分模型在噪声图像分割中的应用[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
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1 本报记者 叶青 通讯员 粤科宣;病人家属也可操刀“做手术”[N];广东科技报;2011年
2 陈雪;康佳“第一屏”今年上“春晚”[N];中国证券报;2007年
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10 张新野;基于聚类分析的图像分割方法研究[D];大连海事大学;2012年
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1 严灵毓;基于半监督学习的图像分割系统的设计与实现[D];华中科技大学;2010年
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3 葛秘蕾;基于云理论的图像分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 康朝红;基于支持向量机的X线图像分割技术研究[D];河北大学;2009年
5 萧湘;骨髓细胞图像分割方法研究[D];中南林业科技大学;2010年
6 尚金奎;基于粗糙集理论的图像分割方法研究[D];东北大学;2008年
7 胡媛媛;基于形态学的图像分割方法的研究与应用[D];昆明理工大学;2008年
8 樊静;高光谱图像分割研究[D];长安大学;2009年
9 蔺恒;基于人工免疫网络的图像分割[D];西安电子科技大学;2010年
10 戚尚育;高分辨率遥感图像样本提取和样本库的研究[D];西安科技大学;2008年
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