一种基于模糊分类与上下文区域增长的图像分割组合方法
计算机视觉与模式识别
2016-08-09 v1
摘要
我们在本文中提出一种图像分割方法，它结合了模糊语义区域分类和基于上下文的区域增长。输入图像首先被过分割。然后，利用先验领域知识对这些区域进行模糊分类以提供模糊语义标注。这使得所提方法能在高层操作，而非使用低层特征，从而补救语义鸿沟问题。每个过分割区域由一个向量表示，给出其对不同主题标签的隶属度，因此整幅图像由一个区域划分矩阵表示。分割在该矩阵而非图像像素上通过两个主要阶段实现：聚焦与传播。聚焦旨在选择种子区域，从中执行信息传播。传播阶段允许向其他区域扩散，并利用模糊上下文信息确保语义分割所需的知识。所提方法在乳房X线照片上的应用显示出有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1608.02373,
title = {A combined Approach Based on Fuzzy Classification and Contextual Region Growing to Image Segmentation},
author = {Mahaman Sani Chaibou and Karim Kalti and Bassel Soulaiman and Mohamed Ali Mahjoub},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02373},
year = {2016}
}
备注
CGIV 2016