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基于图像的Bottom-up分割方法能够根据图像的不连续性以较高的正确率获取目标边缘;Top-down分割方法通过学习可以获取目标的外形表示,即对象基元CSF(Class-specific Fragment),该CSF能够用以覆盖待分割图像,帮助获得更好的分割效果。结合这两种准则的优势,提出一种有效的图像分割方法。把Top-down分割结果作为Bottom-up的输入,用改进的多尺度标记控制分水岭变换细化边缘,完成分割。算法利用相似性标准,能够简便快捷地判定属于对象基元的子块并匹配覆盖目标图像;同时