【摘 要】
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图像分割简单来说就是将一副图像分割成互斥的有意义的区域,它是计算机视觉的基本问题.在过去的几十年里,已经有大量的关于图像分割的文献发表,广泛应用在医学图像处理、目标跟踪、识别、图像重建等领域.在以往的图像分割技术中,许多成功的方法都得益于将图像元素映射到图上.然后利用图论的相关理论知识在离散空间中求解分割问题.本文主要研究基于图论的图像分割的一些特性及其应用,主要工作如下:（1）针对传统的分水岭算
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图像分割简单来说就是将一副图像分割成互斥的有意义的区域,它是计算机视觉的基本问题.在过去的几十年里,已经有大量的关于图像分割的文献发表,广泛应用在医学图像处理、目标跟踪、识别、图像重建等领域.在以往的图像分割技术中,许多成功的方法都得益于将图像元素映射到图上.然后利用图论的相关理论知识在离散空间中求解分割问题.本文主要研究基于图论的图像分割的一些特性及其应用,主要工作如下:（1）针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割问题,提出一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得算法在分割前景目标的同时也能获得背景目标的特征信息.实验结果表明,该方法能够较好地将相似的区域进行合并,与传统分水岭分割方法相比,可以有效地弱化过分割问题,大幅度地提升目标的分割精度.（2）关于颜色度量的研究建议在RGB颜色空间中使用加权欧几里德距离计算图中的边缘权重.它是图形构造中的关键参数之一,决定了分割效果.然而,如果考虑彩色图像,仅仅是考虑两点之间的距离是不够的,需要将一些权重与RGB颜色空间中的每个分量相关联.因此,本文使用加权欧氏距离来计算边的权值.此外,在对之前的研究进行分析和实验的基础上,发现参数k值和图像的最大权重与最小权重之差存在着一定的关系.首先,对一些图片进行仿真实验,得到相关的k值和权重数据;然后,运用拟合的方法对数据进行拟合,得到估计k值的一个定量公式;最后,我们用得到的公式对图片进行实验,得到了良好的分割效果.
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