图像分割方法综述研究

发布时间：2018-04-05 07:29

  本文选题：图像分割　切入点：图论　出处：《计算机应用研究》2017年07期

【摘要】：图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题,也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究,将之分为四类:基于图论的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法以及结合聚类和分类的方法,对每类方法所包含的典型算法,尤其是该领域最近几年发表的最新文章的基本思想、优缺点进行介绍和分析。最后介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价指标,对比各种算法并总结全文,对未来可能的发展趋势进行了展望。
[Abstract]:Image segmentation is an important and fundamental problem in the field of computer vision, and it is also a challenging task.In order to understand the research status, existing problems and development prospects of this problem, based on the extensive investigation of the existing literature and the latest achievements, this paper studies the mainstream image segmentation methods after 2000, and divides them into four categories: the method based on graph theory.Based on clustering method, classifying method and combining clustering and classification method, this paper introduces and analyzes the typical algorithms contained in each method, especially the basic ideas, advantages and disadvantages of the latest articles published in this field in recent years.Finally, the basic data sets and algorithm evaluation indexes used in image segmentation are introduced, various algorithms are compared and the full text is summarized, and the possible development trend in the future is prospected.
【作者单位】： 南京理工大学泰州科技学院移动互联网学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373012) 江苏省高校自然科学研究项目(15KJB520016)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1713774