一种面向图象语义的主要区域提取方法

• 作者: 孙正兴 王惠锋
• 来源期刊: 中国图象图形学报A辑
• 学科: 工学
• 关键词: 图象语义 图象分割 聚类分析 图象划分 背景分割
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2003.01.005

摘要

图象主要区域的提取是图象语义抽取及其应用的基础.为了更好地进行图象语义的抽取,提出了一种面向图象语义的图象主要区域自动提取方法.该方法首先将图象划分成固定大小的子块,并通过对子块特征进行聚类来获得图象的初始区域分割;而后,经过一系列的后处理来优化分割结果,并实现前景和背景区分;最后通过分析每个背景区域的重要程度,去除掉不相关的背景区域.通过对包含有显著对象的户外图象进行的实验表明:该方法不仅可以去除图象中,大量与图象语义不相关的内容,而且能保留图象的主要信息,这就为进一步的图象语义应用打好了基础.