基于顯著性的圖像分割技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在當(dāng)今現(xiàn)實生活中,圖像已經(jīng)成為人類獲取外界信息的主要方式之一,但是圖像卻存在著信息量過于龐大的問題,因此對圖像進行分割,提取出對人們有用的信息顯得尤為必要。Chan-Vese模型是一種經(jīng)典的交互式圖像分割算法,但是由于對于不同的人工交互信息,它所得到的分割結(jié)果差異甚大。本文提出將圖像顯著性檢測和圖像分割結(jié)合進行研究,使得Chan-Vese模型的演化過程從顯著性區(qū)域開始,提高了圖像分割的準(zhǔn)確性和效率。本文的主要工作如下:
　　1.首

2、先簡要介紹顯著區(qū)域檢測所涉及的基本概念、生物心理學(xué)背景以及模型用到的基本假設(shè)和方法,并介紹常用的顯著性檢測方法,及其性能分析。
　　2.其次,本文對Xiaodi Hou等提出的一種剩余譜方法(SR算法)的性能和優(yōu)缺點進行全面的分析。然后引入HSV色彩空間模型,與剩余譜方法相結(jié)合,提出了改進的顯著性檢測方法。
　　3.最后,將圖像顯著性檢測和 CV圖像分割方法進行結(jié)合,針對傳統(tǒng)的 CV模型過分依賴初始輪廓的缺點進行了改進,彌補

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