论文题目: 基于支持向量机方法的图像分割与目标分类
论文类型: 博士论文
论文专业: 信息与通信工程
作者: 徐海祥
导师: 朱光喜
关键词: 统计学习理论,机器学习,模式识别,支持向量机,图像分割,目标分类
文献来源: 华中科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 图像分割和目标分类是数字图像处理领域中两个重要的研究课题。建立在统计学理论基础之上的传统学习分类方法在这两个研究课题中得到了广泛的应用。传统学习分类方法是以经验风险最小化取代期望风险最小化,即渐进理论,但这种取代只有当训练样本数趋于无穷时,最小化经验风险与最小化期望风险之间的偏差才能达到理论上的最小。然而在实际应用中,训练样本数趋于无穷这一前提条件往往得不到满足,特别当问题处在高维空间时更是如此。因此,一些理论上非常优秀的学习分类方法在实际应用中的表现却可能不尽人意。与传统统计学相比,统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。该理论针对小样本学习问题建立了一套新的理论体系,在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐进性的要求,而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小化原理基础上的支持向量机方法已经被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维非线性情况下,具有较好的泛化性能。本文基于支持向量机方法对图像分割和目标分类进行了较为深入的研究,所做的工作和取得的成果主要有以下几点: (1) 研究了核函数类型、核参数、惩罚因子和窗口尺度等因素对支持向量机方法分割性能的影响,总结了一些有意义的规律,为实际应用支持向量机方法分割图像提供了参考; (2) 针对图像在获取和传输过程中易受各种噪声污染的事实,为了提高支持向量机对噪声图像的分割性能,提出了模糊权重支持向量机。实验结果表明,与标准支持向量机相比,模糊权重支持向量机具有更强的抗噪性; (3) 针对一对一方法存在不可分区域问题,提出了一种基于距离测度的改进方法。与其它改进方法相比,本文的改进方法在保证分类性能的同时降低了计算复杂度; (4) 针对所选择的纹理特征分量之间可能存在非线性相关,以及特征分量中可能混有各种噪声等问题,采用了核主成分分析方法对所选择的特征进行了提取。实验结果表明,对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况下的多目标图像(如
论文目录:
摘要
Abstract
符号说明
1 绪论
1.1 图像分割综述
1.2 学习分类方法综述
1.3 本文的主要工作与内容安排
2 统计学习理论与支持向量机方法
2.1 机器学习的基本问题和方法
2.2 统计学习理论
2.3 支持向量机方法
2.4 支持向量机的实现技术
2.5 支持向量机方法的特点
2.6 本章小结
3 基于支持向量机方法的单目标图像分割
3.1 分割样本图
3.2 输入空间
3.3 图像分割实验分析
3.4 模糊权重支持向量机
3.5 本章小结
4 基于支持向量机方法的多目标图像分割
4.1 多类支持向量机
4.2 分割样本图
4.3 输入空间
4.4 图像分割实验分析
4.5 本章小结
5 基于支持向量机方法的车辆分类
5.1 引言
5.2 系统描述
5.3 检测算法
5.4 检测算法评价
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 攻读博士学位期间发表论文目录
发布时间: 2006-04-05
参考文献
- [1].非受限场景裂纹图像分割方法研究[D]. 王森.昆明理工大学2017
- [2].特征度量与信息传递的交互式图论分割方法研究[D]. 王涛.南京理工大学2017
- [3].自然图像分割的若干算法研究[D]. 戴令正.南京理工大学2017
- [4].偏微分方程与变分技术在图像分割中的应用研究[D]. 李钢.太原理工大学2018
- [5].带约束的图像分割方法研究及应用[D]. 钟丽.山东大学2018
- [6].基于图割的图像分割方法研究[D]. 辛月兰.陕西师范大学2018
- [7].基于模糊信息处理的图像分割方法研究[D]. 裴继红.西安电子科技大学1998
- [8].面向类的图像分割方法研究[D]. 葛宏立.北京林业大学2004
- [9].支持向量机的模型及其在图像分割中的应用[D]. 杨强.重庆大学2004
- [10].基于模糊聚类分析的图像分割技术研究[D]. 张爱华.华中科技大学2004
Abstract:tu xiang fen ge he mu biao fen lei shi shu zi tu xiang chu li ling yu zhong liang ge chong yao de yan jiu ke ti 。jian li zai tong ji xue li lun ji chu zhi shang de chuan tong xue xi fen lei fang fa zai zhe liang ge yan jiu ke ti zhong de dao le an fan de ying yong 。chuan tong xue xi fen lei fang fa shi yi jing yan feng xian zui xiao hua qu dai ji wang feng xian zui xiao hua ,ji jian jin li lun ,dan zhe chong qu dai zhi you dang xun lian yang ben shu qu yu mo qiong shi ,zui xiao hua jing yan feng xian yu zui xiao hua ji wang feng xian zhi jian de pian cha cai neng da dao li lun shang de zui xiao 。ran er zai shi ji ying yong zhong ,xun lian yang ben shu qu yu mo qiong zhe yi qian di tiao jian wang wang de bu dao man zu ,te bie dang wen ti chu zai gao wei kong jian shi geng shi ru ci 。yin ci ,yi xie li lun shang fei chang you xiu de xue xi fen lei fang fa zai shi ji ying yong zhong de biao xian que ke neng bu jin ren yi 。yu chuan tong tong ji xue xiang bi ,tong ji xue xi li lun shi yi chong zhuan men yan jiu xiao yang ben qing kuang xia ji qi xue xi gui lv de li lun 。gai li lun zhen dui xiao yang ben xue xi wen ti jian li le yi tao xin de li lun ti ji ,zai zhe chong ti ji xia de tong ji tui li gui ze bu jin kao lv le dui jian jin xing de yao qiu ,er ju zhui qiu zai xian you you xian xin xi de tiao jian xia de dao zui you jie guo 。jian li zai tong ji xue xi li lun de VC wei li lun he jie gou feng xian zui xiao hua yuan li ji chu shang de zhi chi xiang liang ji fang fa yi jing bei kan zuo shi dui chuan tong xue xi fen lei fang fa de yi ge hao de ti dai ,te bie zai xiao yang ben 、gao wei fei xian xing qing kuang xia ,ju you jiao hao de fan hua xing neng 。ben wen ji yu zhi chi xiang liang ji fang fa dui tu xiang fen ge he mu biao fen lei jin hang le jiao wei shen ru de yan jiu ,suo zuo de gong zuo he qu de de cheng guo zhu yao you yi xia ji dian : (1) yan jiu le he han shu lei xing 、he can shu 、cheng fa yin zi he chuang kou che du deng yin su dui zhi chi xiang liang ji fang fa fen ge xing neng de ying xiang ,zong jie le yi xie you yi yi de gui lv ,wei shi ji ying yong zhi chi xiang liang ji fang fa fen ge tu xiang di gong le can kao ; (2) zhen dui tu xiang zai huo qu he chuan shu guo cheng zhong yi shou ge chong zao sheng wu ran de shi shi ,wei le di gao zhi chi xiang liang ji dui zao sheng tu xiang de fen ge xing neng ,di chu le mo hu quan chong zhi chi xiang liang ji 。shi yan jie guo biao ming ,yu biao zhun zhi chi xiang liang ji xiang bi ,mo hu quan chong zhi chi xiang liang ji ju you geng jiang de kang zao xing ; (3) zhen dui yi dui yi fang fa cun zai bu ke fen ou yu wen ti ,di chu le yi chong ji yu ju li ce du de gai jin fang fa 。yu ji ta gai jin fang fa xiang bi ,ben wen de gai jin fang fa zai bao zheng fen lei xing neng de tong shi jiang di le ji suan fu za du ; (4) zhen dui suo shua ze de wen li te zheng fen liang zhi jian ke neng cun zai fei xian xing xiang guan ,yi ji te zheng fen liang zhong ke neng hun you ge chong zao sheng deng wen ti ,cai yong le he zhu cheng fen fen xi fang fa dui suo shua ze de te zheng jin hang le di qu 。shi yan jie guo biao ming ,dui mu biao bian jie mo hu 、mu biao hui du bu jun yun ji mu biao bu lian xu deng qing kuang xia de duo mu biao tu xiang (ru