基于數(shù)據(jù)合并策略的圖像分割質(zhì)量評價技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割是計算機視覺、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?，F(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？這是一個長期困擾圖像分割算法設(shè)計者的核心問題。因此，對不同分割算法進(jìn)行評價是非常有必要且具有重大意義的。為模擬人類視覺系統(tǒng)對分割質(zhì)量的評價能力，更有效地利用先驗知識內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系對分割質(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)量評價技術(shù)。
　　本文首先簡要介紹了圖像分割及圖像分割評價的背景及研究現(xiàn)狀，接著梳理了圖像分割評價方法的分類、研究內(nèi)容及評價準(zhǔn)則，然后介紹了本論文所使用的數(shù)據(jù)庫，包括Berkeley自然圖像庫及實驗室自建的圖像分割質(zhì)量評價數(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)督圖像分割評價算法，并給出各方法性能測試實驗及結(jié)果。在此基礎(chǔ)之上，分別將視覺顯著性與分割質(zhì)量合并至評價算法中，提出了一種基于視覺顯著性改進(jìn)有監(jiān)督圖像分割評價算法的方法和一種基于分割質(zhì)量改進(jìn)有監(jiān)督圖像分割評價算法的方法。隨后，采用人為主觀評價及元評價兩種實驗方式對兩種改進(jìn)后的評價算法性能進(jìn)行評價，兩種實驗結(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)量評價技術(shù)相較于原方法在準(zhǔn)確度上有所提升。最后，設(shè)計