【摘 要】
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图像分割是一种关键的计算机视觉技术,其将图像的像素分为不同的具有区别性事务的块。多层次图像分割是图像分割方法的一种,可捕获目标的所有尺度,故被广泛运用到语义分割和区域建议生成等计算机视觉场景。多层次图像分割的结果可表示成树形结构,图像中目标根据分割粒度不同,分布在树中不同层次。尺度感知是从目标的多个分割尺度中捕获其合理分割尺度,是多层次图像分割方法实现图像分割的关键。本文基于已有多层次图像分割方法
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图像分割是一种关键的计算机视觉技术,其将图像的像素分为不同的具有区别性事务的块。多层次图像分割是图像分割方法的一种,可捕获目标的所有尺度,故被广泛运用到语义分割和区域建议生成等计算机视觉场景。多层次图像分割的结果可表示成树形结构,图像中目标根据分割粒度不同,分布在树中不同层次。尺度感知是从目标的多个分割尺度中捕获其合理分割尺度,是多层次图像分割方法实现图像分割的关键。本文基于已有多层次图像分割方法的分割结果探讨基于尺度感知的图像分割方法,主要工作如下:(1)提出一种基于层次区域合并的尺度选择算法。该算法首先使用现有多层次图像分割算法生成图像多尺度分割结果,对图像多尺度分割结果按照由低到高的层次顺序进行层次抽取。然后利用已抽取层次中区域的对应关系生成多叉树结构,建立层次区域表示模型。接着,使用多种特征量化区域分割质量,将尺度选择问题转化为求解能量最优化问题,实现多层次图像分割结果的合理尺度选择。最后通过对比实验,验证了该算法可在一定程度上解决人工设定阈值的主观误差和选择单一层次带来的分割精度损失问题,并具有良好的扩展性。(2)提出一种基于区域分割尺度预测的图像分割算法。该算法首先基于已有细粒度图像分割结果,通过定义区域间相似度对已分割的区域进行区域合并操作,生成图像中目标新的分割尺度。再根据不同尺度分割区域之间的对应关系建立二叉树结构,构建图像多层次分割结果。然后,将尺度选择的问题转化为求解能量最优化问题。接着,利用区域特征组合在标注数据上训练图像分割区域尺度预测器,确定树中节点能量值。进而,通过确定合理分割节点集合实现图像分割。最后通过对比实验,验证了该算法具有良好的图像分割效果。
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