場景標注中的圖像分割優(yōu)化算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日新月異和圖像獲取設(shè)備的普遍應用，圖像、視頻等多媒體信息在人們的生活和工作中發(fā)揮著越來越重要的作用。由于圖像信息的直觀性和易解讀性，圖像信息的有效管理和檢索的方法逐漸成為了研究的重點。目前對圖像高層語義表達的需求越來越大，但傳統(tǒng)的解決辦法是通過人工標注圖像，這樣不僅費時、費力而且容易產(chǎn)生歧義。為此，基于語義的圖像標注方法迅速發(fā)展起來，而且促進了網(wǎng)絡(luò)圖像理解和圖像檢索的發(fā)展。當前大多數(shù)的圖像標注算法都是通過整幅圖像的特征相

2、似性和語義關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)性來實現(xiàn)，并沒有真正識別圖像中的對象和場景。而場景標注是對圖像所有像素點進行全標注的過程，它不僅實現(xiàn)了圖像的自動語義描述，而且實現(xiàn)了對圖像中的對象和場景的完全解析。
　　為了提高圖像的場景標注的準確度，本研究在分析總結(jié)了相關(guān)算法的基礎(chǔ)上，提出了以提高圖像分割效果作為基礎(chǔ)來改善圖像特征與高級語義表達之間映射的標注方法。本研究實現(xiàn)的研究內(nèi)容主要分為兩個部分：一是在對各種圖像算法總結(jié)分析的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了作為場景標注

3、基礎(chǔ)的圖像分割算法的優(yōu)化。通過利用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的方法結(jié)合圖像的輪廓特征實現(xiàn)圖像分割參數(shù)的優(yōu)化，并能夠根據(jù)研究目標設(shè)定相應的分割參數(shù)。二是在圖像分割的基礎(chǔ)上實現(xiàn)場景標注，利用圖像分割區(qū)域內(nèi)的多種特征實現(xiàn)場景中對象到語義的映射，并驗證了圖像分割效果對于場景標注結(jié)果的影響。在實現(xiàn)的圖像分割和場景標注的過程中都是利用了圖像的多尺度特征，通過不同參數(shù)和分辨率下的顏色和紋理等特征實現(xiàn)對圖像中邊界