【摘 要】
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图像分割是图像自动化分析系统重要的技术之一,为后续的处理提供了支持。在复杂的场景下,图像分割方法的结果会对图像分析处理结果的质量造成极大的影响。本文以复杂的彩色文档图像和密集细胞图像作为主要对象,研究图像分割方法。彩色文档扫描过程引入的噪声、色彩偏移、涂抹与污染、光照不均等问题以及字符尺寸较小的因素都对其语义分割产生不利影响;密集纤维细胞由显微镜所成像的图像中,由于存在对比度低、伪影、不完整的边界
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图像分割是图像自动化分析系统重要的技术之一,为后续的处理提供了支持。在复杂的场景下,图像分割方法的结果会对图像分析处理结果的质量造成极大的影响。本文以复杂的彩色文档图像和密集细胞图像作为主要对象,研究图像分割方法。彩色文档扫描过程引入的噪声、色彩偏移、涂抹与污染、光照不均等问题以及字符尺寸较小的因素都对其语义分割产生不利影响;密集纤维细胞由显微镜所成像的图像中,由于存在对比度低、伪影、不完整的边界、细胞粘连等现象,这使得获取纤维细胞细长条带状的单个细胞实例的任务变得困难。本文围绕彩色文档扫描图像和纤维细胞的显微镜成像图像的分割方法进行了研究,主要的研究工作如下:（1）对于彩色文档扫描图像,以答题卡等表单图像为例,研究了去除背景的二值分割方法。针对图像中文字目标尺寸小且结构复杂的问题,主要对Sauvola动态阈值分割方法、移动平均阈值分割方法以及背景差分的分割方法进行了研究,改进了背景差分方法中的背景估计算法,并与其他常用的二值分割方法进行了比较。Sauvola分割方法与背景差分的分割方法在低质量的彩色文档图像上都取得了较好的结果。（2）研究了彩色文档图像语义分割方法,比较了FCN模型、U-Net模型与PSPNet模型的表现,并提出一种颜色转换与U-Net联合分割的优化方法,使用HSV颜色空间的图像替换了RGB颜色空间的输入图像,在多表单色彩的数据集上得到了更好的分割结果,增强了网络模型的泛化能力,在4层U-Net模型与5层U-Net模型的平均交并比指标上分别取得了3.5%和2.9%的提升。（3）分析了Mask R-CNN模型与一种结合深度学习与分水岭变换的密集细胞图像实例分割方法在纤维细胞图像数据集上的表现,相比于边界框,细胞标记更适合于纤维细胞实例的检测与定位。针对纤维细胞细长的形态结构,提出了方向卷积模块,并引入了密集连接,将CDLW方法改进为Dense Direct Ker Net,在纤维细胞数据集上相较于CDLW,细胞掩膜交并比提高了7.1%,平均精度提高了19%。
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