基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等領(lǐng)域的一種基本的和關(guān)鍵的技術(shù)。目前雖已提出了眾多針對(duì)各種具體應(yīng)用的分割算法,然而至今仍沒有建立起統(tǒng)一的分割體系。現(xiàn)有的圖像分割的理論和方法種類繁多,且新方法層出不窮。什么樣的分割才是好的分割?這是一個(gè)長期困擾圖像分割算法設(shè)計(jì)者的核心問題。因此,對(duì)不同分割算法進(jìn)行評(píng)價(jià)是非常有必要且具有重大意義的。為模擬人類視覺系統(tǒng)對(duì)分割質(zhì)量的評(píng)價(jià)能力,更有效地利用先驗(yàn)知識(shí)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系對(duì)分割質(zhì)量中隱含的結(jié)構(gòu)特征,本論文主要

2、研究內(nèi)容是基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)。
  本文首先簡要介紹了圖像分割及圖像分割評(píng)價(jià)的背景及研究現(xiàn)狀,接著梳理了圖像分割評(píng)價(jià)方法的分類、研究內(nèi)容及評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,然后介紹了本論文所使用的數(shù)據(jù)庫,包括Berkeley自然圖像庫及實(shí)驗(yàn)室自建的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫。接著又詳細(xì)介紹了Probabilistic Rand Index(PRI)、Variation of Information(VOI)和Global Consiste

3、ncyError(GCE)三種有監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)算法,并給出各方法性能測試實(shí)驗(yàn)及結(jié)果。在此基礎(chǔ)之上,分別將視覺顯著性與分割質(zhì)量合并至評(píng)價(jià)算法中,提出了一種基于視覺顯著性改進(jìn)有監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)算法的方法和一種基于分割質(zhì)量改進(jìn)有監(jiān)督圖像分割評(píng)價(jià)算法的方法。隨后,采用人為主觀評(píng)價(jià)及元評(píng)價(jià)兩種實(shí)驗(yàn)方式對(duì)兩種改進(jìn)后的評(píng)價(jià)算法性能進(jìn)行評(píng)價(jià),兩種實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明,本文提出的基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)相較于原方法在準(zhǔn)確度上有所提升。最后,設(shè)計(jì)

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