计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS
2013年
6期
794-801
,共8页
汪粼波%郭延文%夏天辰%金国平
汪粼波%郭延文%夏天辰%金國平
왕린파%곽연문%하천신%금국평
图像分割%联合分割%超像素%支持向量机%双弯曲Sigmoid函数
圖像分割%聯閤分割%超像素%支持嚮量機%雙彎麯Sigmoid函數
도상분할%연합분할%초상소%지지향량궤%쌍만곡Sigmoid함수
image segmentation%co-segmentation%super-pixel%support vector machine%Sigmoid function
图像集的前背景分割是近年来图像处理与图形学领域的一项热点研究工作.针对图像集中的图像逐个进行交互分割会涉及大量的用户操作,导致效率低下,而联合分割方法通常局限于处理具有相似前景的图像集,且因需求解大规模的优化问题较为耗时的问题,提出一种样本驱动的半自动图像集分割方法.首先选取若干图像作为样本进行手动交互分割,训练基于样本图像超像素特征描述的支持向量机分类器；对于其余待分割图像,根据其超像素特征描述到支持向量机分隔超平面的距离计算基于双弯曲Sigmoid函数映射的前景置信度,再采用图切割的算法实现目标图像的快速自动分割.对于包含错误分割的个别图像,进一步提出一种交互式局部修正方法修复错误分割区域,并获得最终的精确分割结果.在2个标准数据集上进行算法有效性验证和对比实验的结果表明,与联合分割算法相比,文中方法能更好、更快地实现在线分割；与逐个交互分割算法相比,文中方法能以相对较小的交互量实现对目标图像集的精确分割.
圖像集的前揹景分割是近年來圖像處理與圖形學領域的一項熱點研究工作.針對圖像集中的圖像逐箇進行交互分割會涉及大量的用戶操作,導緻效率低下,而聯閤分割方法通常跼限于處理具有相似前景的圖像集,且因需求解大規模的優化問題較為耗時的問題,提齣一種樣本驅動的半自動圖像集分割方法.首先選取若榦圖像作為樣本進行手動交互分割,訓練基于樣本圖像超像素特徵描述的支持嚮量機分類器；對于其餘待分割圖像,根據其超像素特徵描述到支持嚮量機分隔超平麵的距離計算基于雙彎麯Sigmoid函數映射的前景置信度,再採用圖切割的算法實現目標圖像的快速自動分割.對于包含錯誤分割的箇彆圖像,進一步提齣一種交互式跼部脩正方法脩複錯誤分割區域,併穫得最終的精確分割結果.在2箇標準數據集上進行算法有效性驗證和對比實驗的結果錶明,與聯閤分割算法相比,文中方法能更好、更快地實現在線分割；與逐箇交互分割算法相比,文中方法能以相對較小的交互量實現對目標圖像集的精確分割.
도상집적전배경분할시근년래도상처리여도형학영역적일항열점연구공작.침대도상집중적도상축개진행교호분할회섭급대량적용호조작,도치효솔저하,이연합분할방법통상국한우처리구유상사전경적도상집,차인수구해대규모적우화문제교위모시적문제,제출일충양본구동적반자동도상집분할방법.수선선취약간도상작위양본진행수동교호분할,훈련기우양본도상초상소특정묘술적지지향량궤분류기；대우기여대분할도상,근거기초상소특정묘술도지지향량궤분격초평면적거리계산기우쌍만곡Sigmoid함수영사적전경치신도,재채용도절할적산법실현목표도상적쾌속자동분할.대우포함착오분할적개별도상,진일보제출일충교호식국부수정방법수복착오분할구역,병획득최종적정학분할결과.재2개표준수거집상진행산법유효성험증화대비실험적결과표명,여연합분할산법상비,문중방법능경호、경쾌지실현재선분할；여축개교호분할산법상비,문중방법능이상대교소적교호량실현대목표도상집적정학분할.
