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《西安石油大学》 2010年
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SVM及其扩展算法在图像处理中的应用研究

蔡磊  
【摘要】: 图像是信息的一种重要来源,对数字图像的处理已经成为国内外研究的一项重点。图像分割作为图像处理中的重要环节,已经引起大量研究者的关注。由于图像分割无统一的分割标准,传统的分割方法仅适用于特定的应用。而利用支持向量机算法进行图像分割,被证明是一种较为普遍适用且分割效果良好的方法。然而,由于支持向量机算法本身存在计算量大的缺点,在应对如图像分割等大规模数据处理领域时,其计算复杂度高。因此,如何降低算法的计算复杂度,成为支持向量机应用于图像处理的一个关键环节。 本文针对支持向量机中的二次规划问题,利用核向量机和球向量机来对大规模数据进行学习,从而验证其有效性和优越性。两种算法都以几何算法来求解二次规划问题,大大降低训练过程中的计算复杂度。实验表明,在对大规模数据进行学习时,核向量机和球向量机的学习误差率与标准的支持向量机相当。但在训练过程中算法的时间复杂度和空间复杂度远小于标准的支持向量机。而球向量机作为核向量机的扩展算法,其算法的性能明显优于核向量机。因此,球向量机更加适合对大规模数据进行学习。 在图像分割中,考虑的特征越全面,分割的效果越好。本文采用在样本图像上移动一个5×5大小的窗口的方法,来分别提取特征。所提取的特征包括像素值本身、邻域统计特征和整个窗口的纹理特征。从图像中所提取出的特征值较大,因此选用球向量机对图像进行分割。实验表明,采用球向量机对图像分割时,其分割效果和抗噪性与标准支持向量机相当。然而球向量机的计算复杂度要小于标准支持向量机,并且训练所需时间较短。因此,使用球向量机对图像进行分割,避免了支持向量机训练速度慢的缺点,可显著提高图像分割的整体性能。
【关键词】:图像处理 图像分割 支持向量机 核向量机 球向量机
【学位授予单位】:西安石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-10
  • 1.3 图像分割的综述10-12
  • 1.3.1 图像分割的定义10-11
  • 1.3.2 图像分割的传统方法11-12
  • 1.4 支持向量机概述12
  • 1.5 本文的主要工作和章节安排12-14
  • 第二章 图像分割技术简述14-22
  • 2.1 图像的预处理技术14
  • 2.2 图像分割的一般方法14-21
  • 2.2.1 基于区域的分割方法14-16
  • 2.2.2 阈值分割16-18
  • 2.2.3 基于边缘的分割方法18-21
  • 2.2.4 基于特定理论的分割方法21
  • 2.3 小结21-22
  • 第三章 统计学习理论与支持向量机22-35
  • 3.1 机器学习的一般理论22-23
  • 3.2 经验风险最小化23-24
  • 3.3 统计学习理论24-27
  • 3.3.1 VC维24-25
  • 3.3.2 推广性界限25-26
  • 3.3.3 结构风险最小化26-27
  • 3.4 支持向量机27-33
  • 3.4.1 广义最优分类面27-30
  • 3.4.2 核函数30-31
  • 3.4.3 支持向量机的算法31-33
  • 3.5 小结33-35
  • 第四章 基于几何算法的支持向量机35-46
  • 4.1 支持向量机的局限性35-36
  • 4.1.1 支持向量机中的二次规划问题35-36
  • 4.1.2 传统QP问题的解决方法36
  • 4.2 最小包围球问题36-38
  • 4.2.1 相关定义36-37
  • 4.2.2 (1+ε)近似包围球算法37-38
  • 4.3 核向量机38-42
  • 4.3.1 核向量机的描述38-40
  • 4.3.2 实验与讨论40-42
  • 4.4 球向量机42-45
  • 4.4.1 球向量机的描述42-43
  • 4.4.2 实验与讨论43-45
  • 4.5 小结45-46
  • 第五章 基于球向量机的图像分割46-56
  • 5.1 分割图像样本46
  • 5.2 输入空间46-47
  • 5.3 图像特征提取及归一化47-50
  • 5.3.1 像素特征及灰度统计特征47
  • 5.3.2 纹理特征的提取47-49
  • 5.3.3 特征归一化49
  • 5.3.4 最终样本的选取49-50
  • 5.4 实验及分析50-55
  • 5.4.1 训练样本的获取51
  • 5.4.2 参数选择51-52
  • 5.4.3 原始样本的图像分割52-53
  • 5.4.4 有噪声样本的图像分割53-55
  • 5.5 小结55-56
  • 第六章 总结与展望56-58
  • 致谢58-59
  • 参考文献59-63
  • 附录 (攻读硕士学位期间发表的论文)63-65
  • 详细摘要65-75

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 瞿明智;基于数学形态学的EM算法及区域生长的肺结节检测[D];苏州大学;2012年
2 颜宇甲;多Agent进化算法在图像分割中的应用研究[D];西安石油大学;2011年
3 王奇;基于Snake模型的肺结节图像处理[D];苏州大学;2013年
4 李小娟;基于支持向量机的医学图像相关技术研究[D];沈阳理工大学;2013年
5 谢彰桓;基于反馈和多特征融合的图像检索系统研究与实现[D];电子科技大学;2013年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 赵万明;黄彦全;谌贵辉;;基于支持向量机的农村用电量需求预测[J];安徽农业科学;2009年25期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 付红丽;白令海冰间湖变化规律及相应的海洋过程研究[D];中国海洋大学;2010年
9 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
10 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
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1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
3 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
4 徐强;基于TMS320F2812的指纹识别系统的设计与实现[D];山东科技大学;2010年
5 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 李亮;韩国车牌定位系统的研究与设计[D];山东科技大学;2010年
8 徐元;基于双目立体视觉的匹配算法研究[D];山东科技大学;2010年
9 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
10 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
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【二级引证文献】
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1 许国瑞;农业机器人视觉导航系统研究[D];东北农业大学;2013年
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【二级参考文献】
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4 朱杰;数字图像处理技术在螺纹检测中的应用研究[D];河北科技大学;2010年
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7 王娜;基于图像处理的玉米叶部病害识别研究[D];石河子大学;2009年
8 陈亭;基于IDL的水质污染监测可视化设计与实现[D];电子科技大学;2010年
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10 孟宣宣;基于高速摄像技术的光纤激光焊接过程研究[D];华中科技大学;2011年
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