圖像語義標(biāo)注技術(shù)中的高效區(qū)域分割方法研究.pdf

1、隨著4G時(shí)代的到來，移動(dòng)互聯(lián)的大潮已悄然而至，隨處可見的智能終端充斥著人們的工作和生活。這其中最重要和最普遍的當(dāng)屬智能手機(jī)的誕生，它越來越成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡脑O(shè)備。再加上微博、微信等APP的火爆以及存儲(chǔ)技術(shù)的不斷進(jìn)步，使得隨手拍照發(fā)朋友圈成為當(dāng)下最時(shí)髦的事。在滿足人們精神享受的同時(shí)，也產(chǎn)生了圖片數(shù)量成幾何速度增長(zhǎng)這一后果，人們的電腦、手機(jī)以及互聯(lián)網(wǎng)中存儲(chǔ)著大量的數(shù)字圖片。而從這些圖片的汪洋中找到我們真正需要的圖片則成為目前急需解

2、決的問題，由此引出本文討論的語義標(biāo)注問題。只有當(dāng)每張圖片被標(biāo)注上我們能夠理解，符合人類視覺并且能真實(shí)反應(yīng)圖片內(nèi)容的文字，我們才能通過檢索技術(shù)快速地找到它們。
　　顯然使用人工去對(duì)每幅圖像進(jìn)行標(biāo)注是不現(xiàn)實(shí)的，只有找到圖像內(nèi)容與標(biāo)注詞之間的關(guān)聯(lián)性，才能讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成標(biāo)注工作。目前圖像自動(dòng)標(biāo)注的方法有很多，主要分為兩類:一類是讓用戶參與到圖像標(biāo)注和檢索中來;另一類是在圖像的更小粒度上對(duì)圖像進(jìn)行分析，盡可能地找出與高層語義的對(duì)應(yīng)關(guān)系。顯

3、然第二類通過計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成語義標(biāo)注和檢索是今后發(fā)展的趨勢(shì)。這種方法的核心問題就是要尋找到最優(yōu)的圖像分割算法，使分割后的區(qū)域更加準(zhǔn)確，特征信息更加容易提取等，這樣才能在后續(xù)高層語義標(biāo)注中獲得好的標(biāo)注效果。
　　論文的主要研究成績(jī)有以下幾點(diǎn):
　　1.改進(jìn)了JSEG圖像分割算法中反復(fù)計(jì)算J值以及反復(fù)選擇種子點(diǎn)和區(qū)域生長(zhǎng)的過程，降低了算法的復(fù)雜度，便于后期運(yùn)用到圖像語義標(biāo)注系統(tǒng)中來，便于快速、高效地對(duì)圖片做處理，使算法實(shí)用性更強(qiáng)。

4、
　　2.對(duì)JSEG算法后期區(qū)域合并的方法做了改進(jìn)，原JSEG算法采取的是簡(jiǎn)單的基于圖像顏色直方圖的合并方法，沒有考慮到各個(gè)區(qū)域間的關(guān)聯(lián)性。而論文中通過引入圖論思想，將初始分割區(qū)域?qū)?yīng)到圖節(jié)點(diǎn)中來，通過圖論的思想對(duì)圖像進(jìn)行二次分割。
　　3.提出了一種適用于圖像語義標(biāo)注的高效區(qū)域圖像分割算法。經(jīng)過新的分割算法分割之后，方便對(duì)圖像特征進(jìn)行提取，進(jìn)而使用圖像分類的方法對(duì)圖像進(jìn)行關(guān)鍵詞的標(biāo)注。實(shí)驗(yàn)表明，基于新的分割算法的圖像語義標(biāo)