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1、 图像分割论文：基于多特征的彩色图像融合分割方法研究【中文摘要】图像分割是一种具有广泛应用的图像处理技术,在交通、医学、农业、工业等领域有广泛的应用,同时也是计算机视觉研究中的一个经典难题,一直未能得到很好的解决。关于图像分割方法的研究成果有很多,但这些方法大多只是针对特定种类的图像,不具有普遍的适应性和有效性。近年来一些学者将信息融合的策略引入到图像分割中,有效提高了分割效果。开展彩色图像融合分割方法的研究具有广阔的应用前景。论文主要工作如下：(1)介绍了图像分割的定义和一般过程,整理并总结了主要的图像分割方法。(2)介绍了信息融合的定义、基本原理以及层次分类；总结了基于融合的图像分割方法,
2、详细介绍了基于特征融合和基于多尺度融合的两类分割方法；整理了常用的图像分割评价标准。(3)针对自然图像分割中单一颜色空间难以表示复杂多变的场景信息的问题,通过基于层次聚类的方法融合多个颜色空间的分割结果。在Berkeley分割图像库中进行了实验,并和多种经典分割算法进行了定性和定量的比较,实验结果表明此分割方法分割准确性较高,且可以较好地克服过分割问题。(4)根据分割评价标准PRI推导出用于结合多个分割结果的融合模型,通过最小化Gibbs能量函.【英文摘要】Image segmentation is an important technology in image processing, an
3、d has been widely applied in traffic, medicine, agriculture, industry, and so on. It is also a classical problem in computer vision which has not been well solved. There are many methods of image segmentation, however, most of them only can be used in specific images, do not have universal applicabi
4、lity and validity. In recent years, some researchers introduce information fusion strategy to image segmentation in order to improve the segmen.【关键词】图像分割 融合分割 多颜色空间 PRI融合模型【英文关键词】Image segmentation Fusion segmentation multiple color space PRI fusion model【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 同时提供论文写作一对一
5、辅导和论文发表服务.保过包发【目录】基于多特征的彩色图像融合分割方法研究摘要5-6ABSTRACT6致谢7-12第一章 绪论12-181.1 图像分割的目的及意义12-131.2 图像分割的定义及分割一般过程13-151.3 图像分割算法概括15-161.4 本论文的主要工作及章节安排16-18第二章 基于信息融合的图像分割18-312.1 信息融合的定义及基本原理182.2 图像信息融合及其层次分类18-212.2.1 数据层融合192.2.2 特征层融合19-212.2.3 决策层融合212.3 基于信息融合的图像分割方法及研究现状21-252.3.1 基于特征融合的分割方法22-242.
6、3.2 基于多尺度融合的分割方法24-252.4 图像分割评价标准25-302.4.1 典型图像分割评价标准26-282.4.2 新型图像分割评价标准28-302.5 本章小结30-31第三章 基于层次聚类的融合分割31-503.1 图像分割常用颜色空间31-343.2 聚类方法34-373.2.1 K-means算法34-363.2.2 模糊C均值算法36-373.3 基于层次聚类的多颜色空间融合分割37-433.3.1 融合分割方法框架37-383.3.2 颜色空间的选择及增强处理38-393.3.3 多颜色空间初始聚类分割39-413.3.4 初始分割的聚类融合41-423.3.5 区域
7、合并42-433.4 实验与分析43-493.4.1 不同颜色空间聚类结果的比较43-453.4.2 增强处理对分割结果的影响45-463.4.3 本章方法与其他分割方法的比较46-493.5 本章小结49-50第四章 基于PRI融合模型的分割50-624.1 Markov随机场与Gibbs分布50-524.1.1 Markov随机场50-514.1.2 Gibbs分布51-524.2 基于PRI的融合模型52-554.2.1 融合模型的推导52-554.2.2 优化策略554.3 基于PRI融合模型的图像分割55-584.3.1 基于多种特征的初始分割55-574.3.2 基于PRI融合模型的多分割结果融合57-584.3.3 区域合并584.4 实验与分析58-604.5 本章小结60-62第五章 总结与展望62-645.1 工作总结625.2 工作展望62-64参考文献64-69攻读硕士学位期间发表的论文及科研工作69
