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《华中科技大学》 2010年
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基于半监督学习的图像分割系统的设计与实现

严灵毓  
【摘要】:图像分割是图像处理与分析等诸多研究领域极为经典的课题之一,在计算机视觉和图像工程中起着至关重要的作用。基于亮度值的不连续性和相似性,根据要解决的问题,将图像细分为子区域或对象。由于目前半监督学习理论的日趋成熟使得利用少量标记样本进行分类成为现实,而标记样本的获取代价远高于未标记样本,因此,研究如何基于少量标记进行图像分割很有意义。 讨论了图像分割技术和半监督学习理论的发展状况,详细分析了线性邻域传播算法用于两类分类的过程,在此基础上将这一算法推广至多类分类。在将线性邻域传播算法应用于图像分割的过程中,先对图像进行最佳灰度化和平滑滤波,然后应用二次规划构建图像数据的权值图,在此基础上结合标记信息进行标记传播以得到全部数据标记,再将标记信息与原图像信息相互综合以得到图像前景。最后将分割结果与其他方法进行了对比分析,实验表明,线性邻域传播算法在分割质量和人工参与要求程度方面,都有明显的优势。 以图像分割系统为理论和实践的结合,详细地分析了实际应用的基本需求,划分出功能模块,并在深入分析了C/S模式和B/S模式特点的基础上,针对本系统的应用目标进行了合理有效的系统结构设计。然后,在对各模块进行详细的功能设计及数据逻辑结构设计的基础上,进行源代码开发。最后,组织功能测试,测试结果表明,系统满足了需求规定的内容,所有功能都能够运行正常。 图像分割系统实现了算法与应用的有机结合,同时提供了有好的操作界面,为后续的理论和算法研究提供了良好的实验平台。
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