结合相似性拟合与空间约束的图像分割

摘要：

目的 图像中的目标一般含有很多子类,仅仅利用某个子类的特征无法完整地分割出目标区域.针对这一问题,提出一种结合相似性拟合与空间约束的图像交互式分割方法.方法 首先,通过手工标记的样本组成各个目标的字典,通过相似度量搜寻测试样本与各个目标的字典中最相似的原子建立拟合项;再结合图像的空间约束项,构建图像分割模型;最后利用连续最大流算法求解,快速实现图像分割的目的.结果 通过对比实验,本文方法的速度比基于稀疏表示的分类方法的速度提高约13倍,而与归一化切割(N-Cut),逻辑回归(logistic regression)等方法相比,本文方法能取得更稳定和准确的分割结果.此外,本文方法无需过完备字典,只需要训练样本能体现各个子类的信息即可得到稳定的图像分割结果.结论 本文交互式图像分割方法,通过结合相似性拟合以及空间约束建立分割模型,并由连续最大流算法求解,实现图像的快速准确的分割.实验结果表明,该方法能够胜任较准确地对自然图像进行分割以及目标提取等任务.

关键词：图像分割、相似性搜索、空间约束、连续最大流算法

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61301215;江苏省博士后基金项目1301025C;2013年高等学校博士学科专项科研基金项目20133219110029

在线出版日期：2014-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1596-1603