导读:本文包含了图像分割评价论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像分割,模式识别,K-means算法,阈值选取
图像分割评价论文文献综述
刘长齐,邵堃,霍星,范冬阳,檀结庆[1]（2019）在《基于加权质量评价函数的K-means图像分割算法》一文中研究指出K-means聚类算法是图像分割中比较常见的一种方式。它是一种无监督学习方法,能从图像的灰度值特征中发现关联规则,因而具有比较强的分割能力。但是,由于该算法使用的分类依据比较单一,且初始聚簇中心具有不确定性,其在图像分割上仍存在一定的缺陷。针对此问题,提出了一种改进的K-means算法用于图像分割。此方法使用基于信息熵的迭代改进算法为K-means算法选取初始聚类中心,然后对K-means算法提出新的加权质量评价函数用于更好地选取图像分割阈值。实验结果表明:改进后的算法在图像分割上的准确率和稳定性都要优于OTSU算法和传统的K-means算法。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S1期）
吴兰兰,熊利荣,彭辉[2]（2019）在《基于RGB植被指数的大田油菜图像分割定量评价》一文中研究指出以自然光下大田油菜幼苗图像为研究对象,运用超红指数ExR、超绿指数ExG、超绿超红差分指数ExGR、归一化植被指数NDI、植被提取颜色指数CIVE、植被指数组合COM等6种常用植被指数和阈值算法分割具有阴影区域的大田油菜图像,同时试验中引入定量评价标准客观评价常用RGB空间植被指数的分割效果。结果表明:定性分析中COM指数优于其他5种植被指数,能够减少阴影带来的分割影响,并在局部叶片分割试验中保留完整叶片轮廓;定量分析中COM指数提供最佳分割精度、灵敏度和特指度分别为94.1%、97.2%、90.9%,其相应标准差为1.1、1.3和0.06。(本文来源于《华中农业大学学报》期刊2019年02期）
薛菁菁[3]（2018）在《基于组合赋权的图像分割质量评价研究》一文中研究指出图像分割是图像处理向图像分析过渡的关键环节,分割效果的优劣直接影响到后续目标识别等环节,因此,对图像分割方法的研究一直是图像工程领域的研究热点之一.目前已提出众多分割算法,但评估一个算法是否优于其它算法仍是一个困难的问题.要克服这个困难就要研究图像分割评价方法,分割算法的评价包括分割质量评价、抗噪性评价、运算复杂度评价等方面的评价.本文针对图像分割质量评价,建立综合评价模型.主要研究内容包括以下叁个方面:1.针对当前图像分割评价指标不能很好的反映分割结果的问题,提出了基于组合赋权的灰色评估模型.首先,在现有典型评价准则中选取了概率边缘指数、全局一致性误差和变换信息量作为评估准则.其次,提出了结合德尔菲法、强制判定法和熵权法的主客观组合赋权法.最后,利用所提出的模型对测试图像进行评价.实验结果表明所提出的模型更符合主观评价结果及地面真实结果.2.在最大熵多阈值分割算法的基础上,提出了基于花授粉算法的多阈值图像分割算法.实验结果表明,在多阈值分割中,花授粉算法优于遗传算法和蛙跳算法.3.用上述建立的基于组合赋权的图像分割灰色评估模型来分别比较基于花授粉算法,遗传算法和蛙跳算法的最大熵多阈值算法所得到的分割图,实验表明该模型排序结果与最大熵的排序结果一致,进一步验证了模型的有效性以及基于花授粉算法的多阈值图像分割算法的优越性.(本文来源于《西安工程大学》期刊2018-05-29）
施雯[4]（2018）在《基于卷积神经网络的图像分割质量评价及修复方法研究》一文中研究指出随着信息时代的发展,多媒体数据量飞速增长,图像成为信息的主要载体。如何快速有效地从海量图像数据中提取关键信息成为诸多新兴产业的基本需求。其中,信息获取的第一步是图像分割,为后续高层识别和理解等任务提供可分析区域。然而,图像数据海量且纷杂多样,从图像中提取语义区域被公认为病态问题。在实际分割应用中,常存在不正确的分割结果,严重干扰了后续图像高层分析的进行。实现图像分割质量的评价及修复对于改善图像高层识别与理解的性能具有积极的意义。分割质量评价及修复致力于挖掘分割结果的特性,评估分割结果的质量并进行分割修复。同时,分割质量评价与修复存在多方面的挑战,包括如何准确描述分割质量、如何有效融合分割结果与原始图像的信息、如何采用评价方法解决实际问题等。围绕上述挑战,本文开展了基于卷积神经网络的分割质量评价方法以及基于分割质量评价的分割结果修复方法研究,具体内容如下:1.针对分割质量评价建模问题,本文提出了基于卷积神经网络的分割质量评价方法,构建了新型评价模型。该模型分析并融合了原始图像与分割结果的相关性,通过多尺度分析刻画了多层次分割信息,有效改善了分割质量评价的性能。2.基于分割质量评价,针对交互式分割过程中最优参数难以确定的问题,本文有效结合了分割评价结果,构建了自适应参数选择的交互式分割优化模型,针对不同图像自动选择分割参数,该方案有效提升了交互式分割方法的性能。3.进一步针对协同分割结果,本文提出了新的多图像协同分割修复算法,构建了基于轮廓和区域分析的协同分割质量评价模型,设计了基于分割质量评价的协同分割修复方案,针对现有协同分割结果,提出了迭代修复算法,有效提高了协同分割的性能。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-31）
石丹[5]（2016）在《基于数据合并策略的图像分割质量评价技术研究》一文中研究指出图像分割是计算机视觉、图像处理等领域的一种基本的和关键的技术。目前虽已提出了众多针对各种具体应用的分割算法,然而至今仍没有建立起统一的分割体系。现有的图像分割的理论和方法种类繁多,且新方法层出不穷。什么样的分割才是好的分割?这是一个长期困扰图像分割算法设计者的核心问题。因此,对不同分割算法进行评价是非常有必要且具有重大意义的。为模拟人类视觉系统对分割质量的评价能力,更有效地利用先验知识内在的结构关系对分割质量中隐含的结构特征,本论文主要研究内容是基于数据合并策略的图像分割质量评价技术。本文首先简要介绍了图像分割及图像分割评价的背景及研究现状,接着梳理了图像分割评价方法的分类、研究内容及评价准则,然后介绍了本论文所使用的数据库,包括Berkeley自然图像库及实验室自建的图像分割质量评价数据库。接着又详细介绍了Probabilistic Rand Index(PRI)、Variation of Information(VOI)和Global Consistency Error(GCE)叁种有监督图像分割评价算法,并给出各方法性能测试实验及结果。在此基础之上,分别将视觉显着性与分割质量合并至评价算法中,提出了一种基于视觉显着性改进有监督图像分割评价算法的方法和一种基于分割质量改进有监督图像分割评价算法的方法。随后,采用人为主观评价及元评价两种实验方式对两种改进后的评价算法性能进行评价,两种实验结果均表明,本文提出的基于数据合并策略的图像分割质量评价技术相较于原方法在准确度上有所提升。最后,设计并实现了一套图像分割质量评价软件系统,系统的基本功能完整,界面友好简洁,且操作方便。(本文来源于《西南交通大学》期刊2016-05-04）
盛韩伟,戴培山,刘智航,张文妙韵,赵亚丽[6]（2015）在《基于拓扑结构的眼底图像分割评价新方法》一文中研究指出在眼底图像分割效果的评价中,针对传统评价方法只考虑像素点重合而未考虑视网膜血管拓扑结构的不足,本文提出一个新的评价方法。该方法首先利用数学形态学和细化算法得到血管的拓扑结构,然后统计并分析视网膜血管区域3个特征参数的分布情况,即以互信息、相关系数和节点率来获得基于拓扑结构的眼底图像分割评价结果。该方法的实验数据取自STARE公开数据库中专家手工分割及其腐蚀结果。实验结果表明:互信息、相关系数和节点率这叁个特征参数可以从拓扑结构的角度来评价眼底图像视网膜血管的分割效果,且算法复杂程度较低,该方法对眼底图像视网膜血管分割评价方法的补充有重要意义。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2015年05期）
胡永月,肖鹏峰,冯学智,张学良,袁敏[7]（2015）在《面向对象变化检测中多时相图像分割模式影响评价》一文中研究指出面向对象变化检测是高分辨率遥感图像分析技术中的研究热点,在国土资源监测、城市扩展、森林植被变化等方面具有广泛的应用前景.多时相图像分割是面向对象变化检测的关键步骤,主要包括叁种模式:多时相组合分割、单时相分割与多时相分别分割.本文通过分析叁种多时相图像分割模式下变化对象的差异,评价多时相图像分割策略对于面向对象变化检测结果的影响.结果表明,多时相分割模式对变化对象形状以及检测精度的影响均较大,叁种模式中的多时相组合图像分割模式对本文研究区的变化检测精度最高.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2015年05期）
陈跃[8]（2015）在《钢板表面缺陷图像分割效果评价方法》一文中研究指出针对钢板表面缺陷图像检测中的分割结果,提出一种分割结果评价方法。采用像素离散度、区域重合度和缺陷区域面积作为评价参数,对分割结果进行评价。利用原始钢板表面缺陷图像作为样本,对K-mean分割法、区域增长分割法和改进的视觉注意机制分割法的分割结果提取叁个参数,通过叁个参数进行对比评价,评价结果与视觉感受效果一致。(本文来源于《制造业自动化》期刊2015年18期）
沈项军,穆磊,查正军,苟建平,詹永照[9]（2015）在《基于多重图像分割评价的图像对象定位方法》一文中研究指出图像对象定位可提供准确的对象区域,有效提高图像对象识别和分类准确率.基于此,文中提出基于多重图像分割评价的图像对象定位方法.通过图像的多层次分割,确定图像不同区域之间的语义约束关系,应用此约束关系对不同层次的对象区域模式进行频繁项集挖掘和评分,并按照此模式评分逐次合并每层图像分割中的重要区域,最终实现整个对象区域的精确定位.MSRC和GRAZ的定位实验表明,文中方法可有效定位图像的前景目标,在Caltech图像目标分类实验中也证明文中方法的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2015年08期）
袁媛,李淼,吴娜,陈晟,孙雄伟[10]（2014）在《黄瓜病害图像分割评价方法试验研究》一文中研究指出为探讨作物病害图像分割评价方法,以简单背景的2种黄瓜病害(靶斑病和白粉病)图片为例,对常用的4种评价方法进行了研究。结果表明:4种评价方法中,前两种方法比较适合用于作物病害图像分割结果的评价。该研究为衡量作物病害病斑分割方法的性能提供一定依据。(本文来源于《农机化研究》期刊2014年10期）
图像分割评价论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以自然光下大田油菜幼苗图像为研究对象,运用超红指数ExR、超绿指数ExG、超绿超红差分指数ExGR、归一化植被指数NDI、植被提取颜色指数CIVE、植被指数组合COM等6种常用植被指数和阈值算法分割具有阴影区域的大田油菜图像,同时试验中引入定量评价标准客观评价常用RGB空间植被指数的分割效果。结果表明:定性分析中COM指数优于其他5种植被指数,能够减少阴影带来的分割影响,并在局部叶片分割试验中保留完整叶片轮廓;定量分析中COM指数提供最佳分割精度、灵敏度和特指度分别为94.1%、97.2%、90.9%,其相应标准差为1.1、1.3和0.06。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像分割评价论文参考文献
[1].刘长齐,邵堃,霍星,范冬阳,檀结庆.基于加权质量评价函数的K-means图像分割算法[J].计算机科学.2019
[2].吴兰兰,熊利荣,彭辉.基于RGB植被指数的大田油菜图像分割定量评价[J].华中农业大学学报.2019
[3].薛菁菁.基于组合赋权的图像分割质量评价研究[D].西安工程大学.2018
[4].施雯.基于卷积神经网络的图像分割质量评价及修复方法研究[D].电子科技大学.2018
[5].石丹.基于数据合并策略的图像分割质量评价技术研究[D].西南交通大学.2016
[6].盛韩伟,戴培山,刘智航,张文妙韵,赵亚丽.基于拓扑结构的眼底图像分割评价新方法[J].生物医学工程学杂志.2015
[7].胡永月,肖鹏峰,冯学智,张学良,袁敏.面向对象变化检测中多时相图像分割模式影响评价[J].南京大学学报(自然科学).2015
[8].陈跃.钢板表面缺陷图像分割效果评价方法[J].制造业自动化.2015
[9].沈项军,穆磊,查正军,苟建平,詹永照.基于多重图像分割评价的图像对象定位方法[J].模式识别与人工智能.2015
[10].袁媛,李淼,吴娜,陈晟,孙雄伟.黄瓜病害图像分割评价方法试验研究[J].农机化研究.2014