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《华中科技大学》 2010年
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纹理建模与图切分优化方法研究

韩守东  
【摘要】:交互式图像分割,是指按照一定的先验知识和相似性准则将图像划分成具有特殊语义的不同区域,从而在复杂的背景环境中将感兴趣的前景目标分离出来。其应用领域非常广泛,是图像分析、模式识别、计算机视觉、乃至图像理解中的一个关键问题。分割质量的好坏和分割效率的高低将直接影响其它相关应用的可用性和实用性。 由于图像分割问题的重要性和复杂性,近年来关于图切分优化方法的研究受到了国内外学者的广泛关注,并成为了交互式图像分割应用的主流方法之一。它具有很多优良特性,比如多特征/约束融合能力、全局最优、数值鲁棒性强、执行效率高、分割加权图的拓扑结构自由和N-D图像分割能力等。传统图切分优化方法在分割低分辨率简单彩色图像时具有很好的分割效果和实时交互性。然而,当使用该方法进行复杂纹理图像分割、多先验模式特征混合智能分割或者高分辨率图像快速分割时,无论是方法本身的适用性、准确性、鲁棒性、还是实时性,都严重限制了其可用性。针对上述问题,本文通过对传统图像分割方法,特别是基于图切分优化的交互式图像分割方法,以及纹理特征建模的主要方法进行了较为深入的总结、分析和研究,提出了一种用于提取场景结构特征的新型纹理建模方法,并结合信息论、黎曼空问几何学、模式分类、数值解析方法等,利用统计学习方法和先验启发式信息,研究如何高质、高量、高效的对彩色及纹理图像进行解析和交互式分割。具体地,本文的创新性研究成果主要包括以下几个部分。 首先,通过对传统结构张量的多尺度非线性建模,提出了一种有效的纹理特征建模方法—多尺度非线性结构张量(MSNST)模型。它同时兼顾了结构张量的全方向性压缩描述能力和Gabor小波变换的尺度空问描述能力,并具备不连续保持性滤波特性,为纹理分析的研究提供了一种新的思路。为了保证纹理提取的高效和实用,本文使用了多孔算法和加性算子分裂技术来对模型进行数值实现。另外,本文通过数学分析和实验比较,研究和探讨了关于MSNST特征的距离度量、尺度空间的概率相关性、概率分布模型的空间结构、相似性聚类等概念和方法。 然后,针对图切分模型框架的诸多环节,给出了一些优化设计。具体包括优化过程加速(基于多种子图切分的快速模型优化求解、基于多层窄带闭合解的快速图切分算法、基于均值漂移预分割及高斯超像素的快速图切分算法);基于高分辨距离度量的n-link设计(L*a*b*彩色空间中的共轭测度、MSNST纹理空间中的信息论测度和黎曼测度);基于高准确性聚类的t-link设计(改进的K-means聚类、谱分解递归聚类、基于分量形式期望最大化的高斯混合聚类);统计前景和背景在各特征空间的高斯混合模型(GMM),并使用GMM间的信息论距离来设计多特征的能量函数自适应融合策略;计算迭代过程中前景和背景在各特征空问的综合GMM信息论差异度,并通过判断其是否趋于稳定来改进迭代收敛准则;增强分割结果的区域一致性(在平滑能量项中引入滤噪常数、形态学后处理滤噪)等。这些优化设计为其他使用图切分框架的方法和应用提供了改进的思路,以提高它们的性能和适用范围。 最后,基于以上的MSNST纹理建模方法和针对图切分模型的各类优化设计,提出了五种实用的交互式彩色及纹理图像分割方法。解决了传统分割方法中存在的诸多不足,比如模式特征信息单一、空间度量过于简化、统计模型的学习和更新准确性不够、计算复杂度和内存消耗偏高、人机交互量和参数设置过多等,对复杂自然图像的分割提供了更好的支持,具有适用范围广、分辨能力强、统计描述准、计算负担低、用户依赖少等优势特性。 本文通过大量的仿真实验验证了多尺度非线性结构张量模型、图切分框架的优化和改进方法、彩色及纹理图像的分割技术等的实效性和可用性。这些研究成果不但可以深化纹理分析和图切分优化中的相关研究,而且可以在民用和军用领域扩大图像分割的应用前景。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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