基于交互式的昆虫图像分割算法研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

本课题的意义： 图像分割是图像分析的首要基础, 也是图像处理的经典难题。

所谓图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域分开来，并使这些区域相互不相交，且每个区域应满足特定区域的一致性[1]。

一般来说，图像分割的目的是从背景中提取对象, 也就是将图像分为对象和背景两部分。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标： 本课题研究的目标是在电脑端，对于原始图像，通过简单交互即可准确、快速的从图像中提取出目标物体。

将图形切割算法扩展为区域合并算法。

具体地说，在原始图像上执行mean shift（均值偏移）算法，将图像分割成多个同质区域。

3. 研究的方法与方案

研究方法： 采用查阅文献和书籍的方法，掌握matlab语言的用法，并实现graph cuts的改良。

技术路线： 输入，图g以及给定图像的均值偏移初始分割，g的节点包含用户输入的前景/背景种子区域r。

输出分割结果。

4. 研究创新点

基于graph cut的交互图像分割优化算法是对标准图像分割算法的一种扩展。

首先，使用子图可以显著降低图像背景内容的复杂性。

图像中许多未标记的背景区域可能对图形切割优化具有不可预测的负面影响。

5. 研究计划与进展

2017年10－12月：选题并了解相关算法。

2018年1月：开题报告。

根据指导老师的建议，完善和修改研究方向。