基于多特征的彩色图像融合分割方法研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于多特征的彩色图像融合分割方法研究姓名:张利利申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:胡良梅2011-04Colorimagefusionsegmentationmethodsbasedonmulti-featureABSTRACTImagesegmentationisanimportanttechnologyinimageprocessing,andhasbeenwidelyappliedintraffic,medicine,agriculture,indust

2、ry,andsoon.Itisalsoaclassicalproblemincomputervisionwhichhasnotbeenwellsolved.Therearemanymethodsofimagesegmentation,however,mostofthemonlycanbeusedinspecificimages,donothaveuniversalapplicabilityandvalidity.Inrecentyears,someresearchersintroduceinfor

3、mationfusionstrategytoimagesegmentationinordertoimprovethesegmentationeffect.TheresearchofcolorimagefusionSegmentationmethodhasbroadapplicationprospects.Thisthesisincludesthefollowingcontents:(1)Weintroducedthedefinitionandthegeneralprocessofimagesegm

4、entation,summarizedthemainmethodofimagesegmentation.(2)Weintroducedthedefinitionandbasicprincipleandhierarchicalstructureofinformationfusion,summarizedthemethodofimagesegmentationbasedonfusion,describedthesegmentationmethodbasedonfeaturefusionandthese

5、gmentationmethodbasedonmulti-scalefusionindetail,collatedtheclassicalevaluationcriteriaofimagesegmentation.(3)Inordertosolvetheproblemofpresentingcomplexsceneinformationinaspecificsinglecolorspace,weuseamethodbasedonhierarchicalclusteringtofusemultipl

6、esegmentationresultsofmultiplecolorspace.WecarriedoutsegmentationexperimentsonBerkeleysegmentationdatabaseandcomparedwithavarietyofclassicalsegmentationmethods.Theexperimentalresultsindicatedthatthissegmentationmethodcangethighersegmentationaccuracy,a

7、ndhadadvantagesforovercomingoversegmentationproblem.(4)AccordingtothesegmentationevaluationcriteriaPRI,wederiveafusionmodelforcombiningmultiplesegmentationresults,throughminimizingtheGibbsenergyfunctionofthismodeltoobtainetheoptimalfusionresult.Wecarr

8、iedoutavarietyofexperimentsonBerkeleysegmentationdatabaseandcomparedwithotherclassicalsegmentationmethods.Theexperimentsindicatedthatthesegmentationresultsofthismethodweremoreconsistentwiththegroundtruth.Keywords:Imagesegmentation;Fusionsegmen

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