基于图像曲面流形分析及图割优化的协同图像分割

项目名称： 基于图像曲面流形分析及图割优化的协同图像分割

项目编号： No.61371140

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 陶文兵

作者单位： 华中科技大学

项目金额： 76万元

中文摘要： 本项目研究基于图像曲面流形分析及图割优化的协同图像分割。考虑目标几何流形结构，将协同图像分割问题转化为图像空间曲面流形优化问题，并探索适用于大规模协同优化的图割优化算法，利用图像集合信息协同完成所有图像的自动多类分割。通过对分割所要求的光滑性、平坦性及相似性等约束的综合分析，考虑图像几何结构，融入目标流形信息，构建协同图像分割数学模型；比较欧氏空间和非欧空间不同特征距离度量的特点，分析不同流形表达的距离度量对特征分类的影响，研究流形空间中适合协同图像分割的特征距离计算方法；研究目标流形不变性特征表达以及多目标流形非均匀再现的重复模式提取算法，研究多特征融合框架以及高维特征自适应流形空间维度缩减方法；研究网络流图分解算法，图割合并算法以及并行图割计算方法，解决大规模图像集合的协同优化问题。本项研究是传统多类自动图像分割在协同分割研究中的扩展，不仅具有重要理论意义，其应用前景也十分明显。

中文关键词： 图像分割；协同分割；重复模式；优化；

英文摘要： Large scale image collection cosegmentation based on image surface manifold analysis and graph cuts optimization is studied in this project. Considering the geometrical manifold structure of the objects the image cosegmentation problem can be transformed

英文关键词： image segmentation；co-segmentation；common pattern；optimization；