面向花卉图像的精细图像分类研究

【摘要】随着信息技术的飞速发展,人们通过相机和手机等设备可以越来越容易拍摄花卉的图像,但是对花卉的分类识别仍然需要在专业的知识指导下进行。花卉图像分类属于精细图像分类的范畴。由于花卉所处的背景复杂、花卉自身的类间相似性和类内差异性,传统的图像分类方法并不能很好解决这类问题。因此,针对花卉图像的复杂背景问题和花卉类间相似以及类内差异问题,本文从图像分割和多特征融合的角度来研究花卉图像的自动分类。本文的主要工作内容和创新如下：1、针对花卉图像复杂的背景问题,本文提出基于显著性检测的GrabCut花卉图像前景分割方法。通过为花卉图像的显著性区域训练前景背景分类器,自适应设定初始前景背景的信息分布,结合GrabCut算法实现将花卉的主体部分从背景中分离开。相对于目前很多关于花卉图像分割的研究首先要对数据库中每一类别的样本进行前景和背景的标注,然后训练相应的前景背景分类器用于分割的方法。本文提出的基于显著性检测的GrabCut花卉图像前景分割方法,不需要对每一类花进行单独的训练,是一种通用的花卉图像分割方法。2、针对花卉类间相似和类内差异的问题,本文提出一种基于多特征融合的层次化分类方法。传统的特征融合很多只是简单的把多个特征融合在一起,忽略了不同特征对不同的花卉类别的影响。而本文提出的多特征融合的层次化分类方法,针对每类花卉的颜色、形状特征进行单独训练,得到特征对应于类别的得分值,能够对表现差异大的花卉进行有效的分类,同时又能够克服类内变化大的问题。通过实验结果表明,本文提出的基于显著性检测的GrabCut花卉图像前景分割方法,比直接采用显著性分割效果有很大的提升,能够有效地区分花卉的前景和背景。而采用多特征融合的层次化分类方法,比直接的特征融合方式分类效果更好,能够有效地分类出类间相似度比较高以及类内差异性比较大的花卉。
【作者】谢晓东；
【导师】曹冬林；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】花卉图像分割；显著性检测；层次化特征融合；精细图像；

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