基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法研究

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彩色图像分割算法的研究与实现

彩色图像分割算法的研究与实现图像分割技术是图像处理的一个重要分支，它的目的是从含有颜色的图像中将几何形状的元素提取出来。

目前，彩色图像分割算法具有高效率、简单易行处理以及准确性方面的优势，广泛应用于机器视觉、识别等诸多领域。

本文从图像分割理论和技术基础入手，综述目前彩色图像分割算法的研究情况，包括基于阈值分割、基于模板匹配、基于区域生长和基于边缘检测等方法。

然后提出了一种基于改进的Otsu算法的彩色图像分割算法，将偏色抑制、局部阈值和K-means聚类算法相结合，最终实现了高效的彩色图像分割。

IntroductionImage segmentation is an important branch of image processing, its purpose is to extract geometric elements from color images. At present, the color image segmentation algorithm has the advantages of high efficiency, simple and easy processing and accuracy, and is widely used in many fields such as machine vision and recognition. In this paper, we review the current research on color image segmentation algorithms, including threshold segmentation, template matching, region growing and edge detection methods. Then, a color image segmentation algorithm based on an improved Otsu algorithm is presented, which combinescolor suppression, local threshold and K-means clustering algorithm to achieve efficient color image segmentation.1.本理论图像分割是图像处理的基本过程，要根据图像中所含信息，将整幅图像划分成合理的子块，从而可以实现将不同的物体背景划分开来的目的。

一种结合训练样本筛选的SVM图像分割方法

ＸＵＥＺｈｉ－ｄｏｎｇ，ＷＡＮＧＹａｎ，ＳＵＩＷｅｉ－ｐｉｎｇ．ＳＶＭ－ｂａｓｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｆｉｌｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（１０）：５５－５７．
ａｇａｉｎｓｔ－ａｌｌ方法［５］采集训练和分类样本对第ｉ类进行分割，则将第ｉ类样本归入 “＋１”类，其它的非ｉ类的多个类统一归入 “－１” 类。此时的训练样本为：
Ｚ＝Ｚ１∪Ｚ２，Ｚ１＝｛ｚｊ＝（ｘｊ，ｙｊ）｜ｘｊ∈Ｒｎ，ｙｊ＝１，ｊ＝ｉ｝Ｚ２＝｛ｚｊ＝（ｘｊ，ｙｊ）｜ｘｊ∈Ｒｎ，ｙｊ＝－１，ｊ≠ｉ｝用ｎ１，ｎ２表示Ｚ１，Ｚ２两类样本各自的样本数量，总样本数为ｎ＝ｎ１＋ｎ２。则基于ＳＶＭ的训练样本筛选算法如下：
ｌ
" ｍｉｎ
ｗ，ｂ， "
１２
ｗＴｗ＋Ｃ
ｉ＝１
"ｉ
（１）
ｓ．ｔ．ｙｉ（ｗＴ!（ｘｉ）＋ｂ） ≥１－ "ｉ
"ｉ为样本（ｘｉ，ｙｉ）对应松弛变量；Ｃ为一个正的惩罚参数。Ｃ
实际上起到控制对错分样本惩罚的程度的作用，实现错分样本
的比例和算法复杂度之间的折中。
利用ｌａｇｒａｎｇｅ优化方法把式（１）求最优分类面问题转化为
使用基于支持向量机的图像分割，一般要通过人机交互的方式，选择训练样本，训练ＳＶＭ，获得支持向量，然后再对图像的每一像素点进行分类，最终达到图像分割的目的。由于图像自身的复杂性，如虚拟人切片数据，不同组织区域往往具有相同或相似的颜色特征，导致通过交互式的训练样本选择，不可避免的给两类引入一些歧义样本。歧义样本是指在两类中同时存在相同或特别相似的样本。虽然支持向量机采用核、惩罚参数等方法简化线性不可分问题，以求得全局最优解。但当同一的歧义样本同时存在于两类的训练样本中，ＳＶＭ方法在变换

彩色图像分割算法的研究与实现

彩色图像分割算法的研究与实现以《彩色图像分割算法的研究与实现》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，随着计算机处理图像技术的发展与进步，彩色图像分割技术更加成熟，越来越受到科学家和工程技术人员的青睐。

图像分割作为图像处理中最基础的步骤，具有重要的研究价值和应用前景，是自然图像处理和计算机视觉问题的关键技术。

本文从图像分割的概念出发，主要研究彩色图像分割的算法，并结合自然图像处理算法、模型及相关算法，分析彩色图像分割技术的研究现状，介绍其基本原理和特性，并结合实际应用，对彩色图像分割算法进行理论研究和实现。

首先，本文介绍了彩色图像分割的基本概念。

彩色图像分割是指从彩色图像中提取出目标物体的一种处理技术，是机器视觉中最基础的技术。

彩色图像分割的主要任务是在彩色图像中提取出感兴趣的对象，将这些对象以及背景分割开来。

很多研究表明，彩色图像分割是图像处理中重要的技术，可以提供有效的细化和分离结果，能够大大提高机器视觉系统的准确性和性能。

其次，本文讨论了彩色图像分割算法的研究现状。

彩色图像分割算法分为两类：基于特征的算法和基于模型的算法。

基于特征的算法，如图像阈值处理算法、大津法、有限水平道算法和亚像素分割算法，是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的。

基于模型的算法，如聚类分割、优化算法、机器学习方法等，是基于图像的外观特征信息来分割图像的。

由于基于特征的算法是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的，所以彩色图像分割的效果不如基于模型的算法。

最后，本文针对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。

针对彩色图像分割技术，可以从两个方面进行实现。

一是在彩色图像分割技术的理论基础上，利用计算机软件，在处理器上实现分割算法，并编写程序，利用图像处理软件将图像分割结果显示出来。

二是结合机器视觉系统，利用硬件设备实现图像分割功能，可以进一步提高彩色图像分割功能的准确性和性能。

综上所述，彩色图像分割技术是图像处理中重要的技术，目前发展很快，因此本文讨论了彩色图像分割技术的基本原理，分析了彩色图像分割算法的研究现状，并对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。

基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法

Байду номын сангаас
ＣｏｌｏｒＩｍａｅＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎＳＶＭＡｒｏａｃｈＢａｓｅｄｏｎＴｒａｉｎｉｎＳａｍｌｅｓＡｕｔｏｍａｔｉｃＳｅｌｅｃｔｉｏｎｇｇｐｐｇｐ
２，，）ＥｄｕｃａｔｉｏｎＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔＴａｉｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａｙｙ
，ＡｂｓｔｒａｃｔＩｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｉｍａｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎａｎｄｃｏｍｕｔｅｒａｔｔｅｒｎｇｇｐｇｇｇｐｐ，ｖｉｓｉｏｎ．Ｓｕｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｉｓｎｏｗｗｉｄｅｌｕｓｅｄｉｎｉｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｂｕｔｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｓａｍｌｅｓａｒｅｕｓｕａｌｌｐｐｙｇｇｇｐｙａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌ．Ｔｈｉｓｗｉｌｌｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｅｌｆａｄａｔａｂｉｌｉｔａｎｄａｆｆｅｃｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｍａｅｓｅｍｅｎｔａｓｅｌｅｃｔｅｄｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ－－ｙｐｙｇｇｐｔｉｏｎ．ＴｈｉｓａｃｏｌｏｒｉｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎＳＶＭａｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｒａｉｎｉｎｓａｍｌｅｓａｕｔｏｍａｔｉｃｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．ａｅｒｒｅｓｅｎｔｅｄｇｇｐｐｇｐｐｐｐ，ＦｉｒｓｔＦｕｚｚＣ－Ｍｅａｎｓ（ＦＣＭ）ｃｌｕｓｔｅｒｉｎａｌｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｓａｍｌｅｓｆｏｒＳＶＭａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌ．ｙｇｇｇｐｙ，，ｃｏｌｏｒａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｉｍａｅａｓａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｏｆｔｒａｉｎｉｎｓａｍｌｅｓｏｆＳＶＭ．ＦｉｎａｌｌｔｈｅＴｈｅｎｇｇｐｙｉｍａｅｓｒｏｏｓｅｄｗｅｒｅｓｅｍｅｎｔｅｄｂｔｈｅｔｒａｉｎｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ．Ｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅａｒｏａｃｈｃａｎａ－ｇｐｐｇｙｐｐｐｃｈｉｅｖｅｏｏｄｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．ｇｇｐ，，ＫｅｗｏｒｄｓＩｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎＳｕｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅＦｕｚｚＣ－ｍｅａｎｓｇｇｐｐｙｙ但需要事先确定分类个数，其初始参数对聚类结果影响较大，且聚类没有考虑空间信息，因而对噪声敏感。基于区域的分裂合并算法可能会使分割区域的边界被破坏，而且当图像的区域面积较大时，计算比较缓慢。边缘检测方法通过检测不同区域的边缘来实现图像分割，但当区域对比不明显时，分割效果较差。人工神经网络方法的参数选择没有统一的准则，且易于陷入局部极小值，计算速度和分割结果往往难以达到要求。

基于SVM算法的图像分割技术研究

基于SVM算法的图像分割技术研究图像分割是图像处理领域中一项重要的任务，它可以将一幅图像按照不同的特征或者语义划分成多个不同的区域，为后续的图像分析和理解提供基础。

目前，图像分割技术已经广泛应用于医疗、机器视觉、航空航天等领域，而支持向量机（SVM）是一种优秀的分类算法，常常被应用于图像分割领域。

本文将重点讨论基于SVM算法的图像分割技术研究。

一、图像分割概述如今，图像分割技术已经成为图像处理和计算机视觉领域的重要组成部分。

图像分割可以将一幅图像中的不同对象或者区域分开，并将其赋予不同的语义标签，如前景和背景，从而更好地进行后续处理。

此外，图像分割还被广泛应用于图像检索、图像压缩、图像增强等方面。

目前，图像分割算法可以分为基于阈值的方法、基于边缘检测的方法、区域生长法、分水岭算法等。

其中，基于SVM算法的图像分割方法近年来得到了广泛应用。

二、SVM算法SVM（Support Vector Machines）是一种基于统计学习理论的分类算法。

它通过将数据映射到高维空间中，使得数据变得线性可分，然后寻找能够分隔不同类别数据的最优超平面。

SVM通过最小化结构风险和经验风险的差异，来实现最小化分类误差率。

在实际应用中，可以通过核函数将SVM扩展到非线性分类问题中。

三、基于SVM算法的图像分割方法基于SVM算法的图像分割方法主要是将图像分成两类，即前景和背景，其中区分的依据是像素的特征值。

一般情况下，我们可以通过确定两个类的训练样本集，利用SVM算法进行训练和分类，来实现对图像的分割。

在具体实践中，基于SVM算法的图像分割方法主要包括以下步骤：1. 获取训练样本为了训练分类器，需要获取训练样本。

通常情况下，可以通过手动标注或者自动标注的方式获得前景和背景样本。

对于手动标注，需要通过人工标出像素点所属的类别，而自动标注则利用已知的信息推断未知像素的类别。

2. 特征提取特征提取是基于SVM算法图像分割的核心步骤。

基于SVM算法的图像分类技术研究

基于SVM算法的图像分类技术研究近年来，随着深度学习技术的发展，图像分类技术在诸多领域得到广泛应用，例如人脸识别、医学影像诊断等。

而在图像分类的基础技术中，SVM（Support Vector Machine）算法拥有较高的准确率和可靠性，成为了图像分类领域的一种重要算法。

SVM算法是一种监督学习算法，其基本思想是寻找最优的划分超平面，将不同类别的数据点分开。

在图像分类中，SVM算法可以学习出一种对不同类别的图像进行鉴别的分类器，以实现自动化的图像分类。

在实际应用中，SVM算法的具体实现过程主要包括以下几个步骤。

第一步，数据预处理。

对于图像分类任务，通常需要对图像进行特征提取，以便SVM算法进行分类。

常见的图像特征包括颜色、形状、纹理等。

在进行图像特征提取时，特征向量的表示方式对分类准确率有重要影响。

通常情况下，可以采用一些常用的图像处理方法，如灰度化、直方图均衡、滤波等，提取出更有区分度的特征。

第二步，SVM分类器的训练。

对于训练数据集，算法会依据一定的优化目标，通过不断迭代调整分类超平面，使得训练数据集上的分类误差最小。

常见的SVM分类器训练算法包括SMO算法、QP算法等。

第三步，模型评估。

在得到训练好的模型之后，需要对模型的分类能力进行评估。

通常使用交叉验证等方式进行评价，以保证模型对未知数据的分类准确性。

除了上述步骤外，SVM算法还有一些可调节的超参数，如C值、核函数等，这些参数的选择会影响到SVM算法的分类性能。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行参数的选择和调整。

在图像分类领域，SVM算法已经得到了广泛的应用。

在医学影像诊断中，研究人员使用SVM算法实现了肺结节的自动检测和诊断。

在自然语言处理领域，SVM算法也广泛应用于文本分类任务。

此外，SVM算法还可以结合其他算法，如卷积神经网络等，以提高分类性能。

总的来说，SVM算法是一种在图像分类领域十分成熟的算法之一，其准确率和可靠性值得信赖。

基于机器学习的颜色图像分割算法研究

基于机器学习的颜色图像分割算法研究第一章：引言颜色图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，其主要目的是将一个彩色图像划分成不同的区域，从而提取出图片中各种对象和区域的信息。

颜色图像分割在许多领域都有重要的应用，如医学图像分析、图像处理以及计算机视觉等。

在过去的几十年中，许多学者已经开发出了各种各样的图像分割算法，包括传统的阈值分割、边缘检测和区域生长等算法。

然而，传统的图像分割算法存在许多局限性，如对光照变化和噪声敏感性较高、对图像质量要求较高等。

因此，如何提高图像分割的准确性和稳定性成为计算机视觉领域中的一个重要课题。

近年来，随着机器学习技术的发展，机器学习的方法已经被广泛应用于图像分割领域。

机器学习技术能够从大量的数据中学习出图像的特征和模式，从而实现更加准确和稳定的图像分割。

本文将重点介绍基于机器学习的颜色图像分割算法的研究进展和应用。

第二章：基本原理2.1 颜色特征提取在颜色图像分割中，颜色特征是非常重要的特征之一。

颜色特征提取通常包括色调、饱和度和亮度等几个方面。

色调是指像素颜色的基本色彩。

饱和度是指像素颜色的纯度或鲜艳程度。

亮度是指像素颜色的明暗程度。

2.2 卷积神经网络卷积神经网络是一种广泛应用于图像识别和分类的深度学习神经网络模型。

卷积神经网络在处理图像时，能够从图像中提取出深层次的特征信息，从而实现对图像的高效识别和分类。

2.3 支持向量机支持向量机（SVM）是一种基于统计的机器学习算法，它能够通过学习一组正负样本数据，从而寻找出一个最优的分类超平面，从而实现对数据的分类。

第三章：基于机器学习的颜色图像分割算法3.1 基于卷积神经网络的颜色图像分割算法卷积神经网络能够从图像中提取出深度特征，这些特征能够有效地用于颜色图像分割。

基于卷积神经网络的颜色图像分割算法通常采用全卷积神经网络实现像素级别的分割。

在训练过程中，首先采用交叉熵误差作为损失函数，然后通过反向传播算法对神经网络进行优化。

基于SVM的图像分类算法研究

基于SVM的图像分类算法研究随着互联网与信息技术的发展，图像处理技术成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而图像分类算法是图像处理中最为常见的应用之一，也是图像识别与图像搜索的基础。

本文将着重探讨基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的图像分类算法的研究。

一、SVM算法简介SVM是一种分类算法，它可以将数据分成两类，也可以应用于多分类任务。

该算法旨在寻找一个超平面，将不同的数据点分成两类。

其中，距离超平面最近的数据点被称为支持向量。

SVM算法的思想是将数据映射到高维空间，使得数据可以被超平面准确地分成两类。

SVM算法最初被应用于二分类问题，但是在处理多分类问题时，有多种方法可以将SVM算法扩展到多类别情况。

其中较为常见的方法是一对一（one-vs-one）和一对其余（one-vs-rest）方法。

二、基于SVM的图像分类算法在图像处理领域，SVM算法被广泛应用于图像分类任务。

图像分类是指将一张图像分成多个类别，一张图像只能归入其中一个类别。

例如，可以将图像划分为动物、植物、风景等类别。

SVM算法可以通过图像的像素值等特征进行学习，并将图像分成相应的类别。

设有n张图像，每张图像包含p个像素，那么可以将每张图像表示为一个p维向量，向量中包含每个像素点的灰度值或RGB值。

这些向量被视为点集，并被映射到高维空间中。

在高维空间中，通过求解最大间隔超平面，可以将数据点分成多个类别。

在实际应用中，常使用sift、hog等特征提取方法来提取图像特征。

例如，在图像分类任务中，可以使用sift算法提取出每个图像的sift特征向量，然后对这些特征进行SVM训练，将图像分成不同的类别。

同样地，也可以使用hog算法提取图像特征，并进行分类任务。

三、SVM的优缺点SVM算法的优势在于具有较高的分类精度和较好的泛化能力，可以处理高维数据和线性和非线性分类问题。

此外，SVM算法还集成了特征选择和数据压缩功能，有效减少了数据处理和存储的复杂度。

基于SVM的图像分类与分割技术研究

基于SVM的图像分类与分割技术研究在人工智能时代，图像处理技术的应用越来越广泛。

在许多工业应用和科学领域，需要对大量的图像进行处理和分析。

因此，图像处理技术就格外重要了。

其中，图像分类与分割技术可以帮助我们实现对图像的自动化处理，提高处理效率，具有广泛的应用前景，并且可以为生产制造、医疗、交通、智能安防等产业带来更多的机遇和挑战。

1、图像分类技术的应用图像分类技术是将一组图像按照某种规定的分类方法进行分类的过程。

在图像分类问题中，我们通常会得到一张图片或一组图片，我们需要将其自动识别并将其分到不同的类别中。

例如，医学检测中需要将肿瘤分为恶性和良性，安防领域中需要将人脸与非人脸区分开来等。

SVM即支持向量机分类器，是一个常见且广泛使用的图像分类算法。

SVM分类器可以根据特征向量将数据分为两个或多个类别。

是以较少的样本的数目而进行有效的分类的算法模型，并且可以在根据数据的大小调整内存大小。

因此，SVM可以适应不同的数据量和不同的应用场景。

它在处理特征数比样本数大的情况下，能够取得比其它方法更为出色的分类效果。

另外，在深度学习技术的应用中，卷积神经网络（CNN）也成为一个新兴的图像分类算法。

通过CNN对图像预处理、特征提取和分类预测，可以有效地实现对大规模图像的快速准确识别和分类。

2、图像分割技术的应用图像分割技术是将图像分为不同的区域，以便更好地进行进一步分析和处理。

图像分割的应用非常广泛，例如医学领域的图像切割，用于区分不同类型的组织和器官；文化遗产、建筑和设计领域的三维建模等。

图像分割技术也可以应用到自动驾驶、环境检测等领域中。

在图像分割领域，可以结合多种算法进行处理。

例如区域生长法、阈值分割法、边缘分割法与基于图论方法的图像分割。

在许多实际应用中，SVM分类算法也是一个有效的图像分割方法，常用于将图像分割成不同的物体部分。

与其他算法不同，在处理分类问题时，SVM可以避免落入局部最优解的问题，因此它可以处理更为复杂的分割任务。

基于SVM算法的医学图像分类研究

基于SVM算法的医学图像分类研究近年来，随着计算机技术的迅速发展，医学图像处理技术也得到了很大的进步。

医疗行业中的医学图像普遍用于诊断和治疗方案的制定。

如何快速准确地对大量图像进行分类成为一项重要的研究课题。

为此，基于SVM算法的医学图像分类研究应运而生。

一、SVM算法的原理及特点支持向量机(SVM)算法是一种基于统计学习的机器学习方法。

其基本思想是，在对模型进行训练时，将样本特征向量映射到高维空间中，从而使数据在空间中更容易被划分为两个或多个类别。

在这个空间中，通过寻找最佳的划分类别超平面，实现对图像的分类。

SVM模型的核心在于对算法中的超参数进行优化，从而提高算法的准确性和效率。

SVM算法的特点：1. 可以有效地解决小样本、非线性分类问题；2. 针对高维空间很小的样本集，仍然能够有效地进行分类问题；3. 可以提高泛化能力，即对新的数据进行处理时，能够良好地进行判断。

二、医学图像分类的应用及挑战随着医学图像技术的不断突破和发展，医学图像对于疾病的诊断和治疗越来越重要。

例如，CT、MRI、PET等医学成像技术等在现代医疗中广泛使用。

而在这些图片中，不同的组织、细胞和器官之间具有复杂的关系和形态特征，提高医学图像分类的准确性和处理速度成为了医学工作者面临的挑战。

在医学图像分类研究中，图像的特征选择是一个重要的问题。

如何准确地提取图像所包含的特征信息，以便进行有效的分类，是医学图像分类研究的核心问题。

同时，医学图像数据量庞大，如何处理这些数据、合理选择合适的算法进行分类也是目前的难点之一。

三、SVM算法在医学图像分类中的应用SVM算法是一种常用的医学图像分类算法之一，其在医学图像分类中的应用已经被广泛研究。

SVM算法通过对医学图像中的像素值、纹理、形态等方面进行特征提取，再运用SVM分类器进行图像分类。

下面将介绍SVM算法在CT和MRI图像分类中的应用。

1. CT图像分类CT成像是一种广泛应用于医学领域的成像技术。

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基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法研究
【摘要】：图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。

图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。

目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。

支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分类方法,现已被广泛应用在多个领域,如模式识别、数据分类、图像分割等。

支持向量机是一种泛化能力很强的分类算法,所以,将SVM算法运用到图像分割中已成为一种普遍趋势,且可获得良好的分割效果。

基于SVM的图像分割方法的本质思想是分类,它利用图像中像素点的灰度信息或其他特征作为训练样本的特征属性来训练SVM分类器,接着用训练好的分类器对图像进行分割。

但是,由于SVM算法是一种有监督的分类算法,在应用于图像分割时需要人们为SVM模型选取适合且适量的训练样本,但是人们在选取训练样本时存在一定的主观性和随机性,而且费时费力,并不能获得令人满意的分割结果。

因此,如何自动选取分布良好且适量的训练样本且使训练样本能广泛地代表该类样本点将成为基于支持向量机的图像分割的研究重点。

本文针对基于SVM的图像分割方法中选取训练样本的问题,提出了两种可以自动获取训练样本并自动进行类别标记的SVM彩色图像分割方法。

本文的主要工作包括：(1)对基于支持向量机的图像分割方法进行了深入的研究,指出现有SVM图像分割方法中存在的不足与弊端,
并提出改进的方法。

(2)将支持向量机算法与模糊C均值(FuzzyC-Means,FCM)聚类算法相结合,提出了基于FCM和SVM的彩色图像分割方法。

该算法首先使用FCM聚类算法对图像进行初分割,在分割后的两类样本点中自动随机选取适量的训练样本,然后分别提取图像的属性特征,本文分别提取颜色特征和纹理特征,将其作为训练样本的属性特征,然后训练SVM分类器,最后用训练好的分类器对图像进行分割。

通过在伯克利图像数据库数据集上所做的大量实验结果表明该方法可取得很好的分割结果。

(3)将支持向量机算法和分水岭算法相结合,提出了基于分水岭和SVM的彩色图像分割方法。

该算法将分水岭算法分割出的小区域中心点作为SVM的训练样本,并与分割参考图对照自动进行类别标记。

另外将图像颜色特征和纹理特征作为训练样本的特征属性进行训练。

实验结果表明该方法相较上一种方法进一步提高了分割正确率,取得了更好的分割结果。

【关键词】：图像分割支持向量机模糊C均值分水岭
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.41
【目录】：中文摘要8-10ABSTRACT10-12第一章绪论12-181.1研究
背景及意义121.2图像分割简介12-161.2.1图像分割的定义131.2.2图像分割的研究进展13-161.3论文的主要研究内容与结构安排16-18第二章预备知识18-222.1支持向量机概述18-192.2基于支持向量机的图像分割19-212.3本章小结21-22第三章基于FCM和SVM的彩色图像分割方法22-343.1基于FCM的训练样本自动选取23-263.1.1模糊C均值算法概述23-243.1.2FCM自动选取训练样本算法24-263.2基于SVM的图像分割26-283.2.1特征向量的提取26-283.2.2SVM分割283.3实验结果及分析28-323.4本章小结32-34第四章基于分水岭和SVM的彩色图像分割方法34-424.1基于分水岭算法的图像预分割34-364.1.1分水岭算法概述34-354.1.2梯度图像的构建354.1.3标记提取35-364.2基于分水岭算法的SVM训练样本自动选取和标注36-374.3SVM分类器训练及图像分割37-384.4实验结果及分析38-414.5本章小结41-42第五章总结和展望42-44参考文献44-48攻读学位期间取得的研究成果及参与项目情况48-50致谢50-52个人简况及联系方式52-56 本论文购买请联系页眉网站。