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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。


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