利用流形排序的交互式圖像分割方法

戴珊

【摘要】 本文中，利用流形排序進(jìn)行建模，對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分割。該模型主要基于這樣的假設(shè)，限位框周?chē)膮^(qū)域都屬于背景區(qū)域，因此其他區(qū)域可以分別與四個(gè)邊界的區(qū)域進(jìn)行排序。得到第一部分顯著圖后，再進(jìn)行自適應(yīng)的二值分割，可以作為前景索引，進(jìn)行進(jìn)一步的排序，獲得最終的顯著圖。

【關(guān)鍵詞】 交互式圖像分割 流形排序 限位框

一、引言

圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理中最基本的問(wèn)題之一，圖像分割將圖像中的像素集合劃分為不同的子集，有效簡(jiǎn)化對(duì)圖像的處理、描述和理解[1]。但是僅依靠圖像像素的分布規(guī)律進(jìn)行自動(dòng)圖像分割，只能將圖像分為顏色、紋理特征相似的多個(gè)區(qū)域，而很難講圖像中的目標(biāo)對(duì)象分割出來(lái)[2]，交互式圖像分割則可以通過(guò)簡(jiǎn)便直觀簡(jiǎn)單的人機(jī)交互，對(duì)圖像中的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行準(zhǔn)確的分割[3]。

交互式圖像分割方法可以分為兩類(lèi)：基于邊界的方法和基于區(qū)域的方法[4]。基于邊界的方法要求用戶用一條曲線標(biāo)明邊界的大致位置，然后根據(jù)圖像特征對(duì)曲線進(jìn)行優(yōu)化使其貼近圖像的前景邊界；由于基于邊界的方法交互較為復(fù)雜，基于區(qū)域的方法受到更多關(guān)注，基于區(qū)域的方法需要用戶簡(jiǎn)單標(biāo)注出前景與背景，通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)、區(qū)域合并等類(lèi)似的方法實(shí)現(xiàn)前景與背景的分割。目前交互式圖像分割的研究難點(diǎn)主要在于，分割效果受人工標(biāo)記影響較大，分割邊緣不平滑，對(duì)復(fù)雜圖像分割不準(zhǔn)確，而且對(duì)于高分辨率圖像分割效率較低。

本文對(duì)基于限位框的方法展開(kāi)研究，由于限位框所經(jīng)過(guò)的區(qū)域往往都屬于圖像的背景區(qū)域，換而言之，與所包含的目標(biāo)對(duì)象在外觀上具有較大差距，因此本文引入流形排序，以四條邊界為索引，進(jìn)行排序，得到的排序結(jié)果再進(jìn)行二值化處理，再作為新的前景索引，進(jìn)行進(jìn)一步的排序，獲得最終的顯著圖。顯著圖表達(dá)了各個(gè)區(qū)域?qū)儆谇熬暗母怕?，根?jù)此概率分布可以利用簡(jiǎn)單的二值處理或者利用最小割最大流進(jìn)行分割，獲得最終的結(jié)果。

二、 算法介紹

2.1 流形排序

三、總結(jié)

本文引入流形排序算法，進(jìn)行基于限位框的交互式圖像分割方法建模。首先，對(duì)限位框區(qū)域進(jìn)行過(guò)分割，并提出一種簡(jiǎn)單的超像素?cái)?shù)目確定方法。然后，構(gòu)建單層閉合圖，在該圖上進(jìn)行基于背景索引、前景索引的共五次流形排序獲得最終的顯著圖，再利用該顯著圖結(jié)合圖割運(yùn)算進(jìn)行前景與背景的分割，得到分割結(jié)果。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] Zheng S， Cheng M M， Warrell J， et al. Dense semantic image segmentation with objects and attributes[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Columbus， USA： IEEE， 2014： 1-8.

[2] Arbelaez P， Maire M， Fowlkes C， et al. Contour detection and hierarchical image segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2011， 33（5）： 898-916.

[3] Nieuwenhuis C， Cremers D. Spatially varying color distributions for interactive multilabel segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2013， 35（5）： 1234-1247.

[4] Sener O， Ugur K， Alatan A A. Error-tolerant interactive image segmentation using dynamic and iterated graph-cuts[C]// Proceedings of the 2nd ACM international workshop on Interactive multimedia on mobile and portable devices. Nara， Japan： ACM， 2012： 9-16.