基于随机游走的交互式图像分割算法研究

论文摘要

图像分割是图像处理的一个重要组成部分,为了满足复杂图像的分割要求,人们在分割过程中人为地指定某些信息作为输入,提出了交互式图像分割方法。近年来,交互式图像分割已经成为研究的热点。本文在对现有的交互式图像分割算法系统分析的基础上,重点研究了随机游走算法。通过实验仿真,指出了传统随机游走算法存在的问题：计算时间问题、噪声干扰问题、交互式操作问题以及深度凹陷问题。针对所提问题,提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响；其次,利用多项式马氏距离来定义区域之间的权值,不仅考虑图像的灰度特征和空间特征,同时还考虑了用户的输入数据,因而能够很好的表达出区域之间的相似性；再次,对种子点进行了改进,增加了辅助种子点,利用辅助种子点和用户标记的种子点进行随机游走,实现同质区域的合并；最后,利用用户标记的种子点进行进一步游走和校正,实现图像的最终分割。为了验证本文所提出方法的有效性和实用性,分别对自然图像和医学图像进行实验仿真。实验结果表明,改进算法简化了用户的交互式操作,提高了分割的抗噪声性能,改善了深度凹陷区域的分割效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究背景和意义
• 1.2 课题的研究现状
• 1.2.1 图像分割算法的研究现状
• 1.2.2 随机游走算法的研究现状
• 1.3 本文的主要工作和组织结构
• 第2章 交互式图像分割
• 2.1 引言
• 2.2 基于Graph cut的交互式分割算法
• 2.2.1 Graph cut的数学模型
• 2.2.2 最大流算法
• 2.2.3 Graph cut的改进
• 2.3 基于活动轮廓模型的交互式分割算法
• 2.3.1 活动轮廓模型
• 2.3.2 参数活动轮廓模型
• 2.3.3 几何活动轮廓模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 随机游走算法
• 3.1 随机游走算法基本思想
• 3.2 Dirichlet问题的求解
• 3.3 传统算法存在的问题
• 3.3.1 计算时间问题
• 3.3.2 噪声问题
• 3.3.3 交互式操作问题
• 3.3.4 深度凹陷问题
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于Mean Shift和随机游走的图像分割算法
• 4.1 改进算法的设计思想
• 4.2 图像预分割的改进
• 4.2.1 Mean Shift算法
• 4.2.2 Mean Shift预分割
• 4.3 权值的改进
• 4.3.1 多项式马氏距离
• 4.3.2 权值的计算
• 4.4 种子点的改进
• 4.5 分割结果校正
• 4.6 改进的随机游走分割
• 4.7 本章小结
• 第5章 实验结果与性能分析
• 5.1 实验结果对比
• 5.2 性能分析
• 5.3 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 未来工作展望
• 参考文献
• 致谢