發(fā)布時間：2018-04-05 07:29

  本文選題：圖像分割　切入點：圖論　出處：《計算機應用研究》2017年07期

【摘要】：圖像分割是計算機視覺領域重要和基礎性的問題,也是頗具挑戰(zhàn)性的任務。為了解該問題的研究現(xiàn)狀、存在問題及發(fā)展前景,在廣泛調研現(xiàn)有文獻和最新成果的基礎上,針對2000年之后主流的圖像分割方法進行了研究,將之分為四類:基于圖論的方法、基于聚類的方法、基于分類的方法以及結合聚類和分類的方法,對每類方法所包含的典型算法,尤其是該領域最近幾年發(fā)表的最新文章的基本思想、優(yōu)缺點進行介紹和分析。最后介紹了圖像分割常用的基準數(shù)據(jù)集和算法評價指標,對比各種算法并總結全文,對未來可能的發(fā)展趨勢進行了展望。
[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.
【作者單位】： 南京理工大學泰州科技學院移動互聯(lián)網學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61373012) 江蘇省高校自然科學研究項目(15KJB520016)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1713774