基于小波變換和圖論的彩色圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理領域的一個重要分支，其結果對圖像分析、圖像理解和計算機視覺有著重要意義，屬于圖像處理領域的基礎研究。隨著數(shù)學理論的深入研究與應用，圖論作為數(shù)學領域的一個分支，被廣泛的應用在各個領域，如編碼理論、隨機過程、可靠性理論、計算機的程序設計、經(jīng)濟學、遺傳學等方面。近些年隨著圖像分割技術的研究與發(fā)展，圖論在圖像分割領域也得到了很好應用，出現(xiàn)了大量基于圖論的圖像分割算法，取得了良好的分割效果。
　　本文對圖論法在圖像分割中的

2、應用進行了研究，重點對基于圖論的圖像分割算法進行深入的分析，主要工作內容及創(chuàng)新點如下:
　　首先，詳細闡述了圖像分割的國內外研究現(xiàn)狀，對圖論法在圖像分割中的應用情況進行了闡述，并對基于圖論的三種圖像分割算法進行了深入研究，對比分析了三者的優(yōu)缺點。同時，分別對變換信息量(Variation Of Information，VOI)、概率邊緣指數(shù)(Probabilistic Rand Index，PRI)和全局一致性誤差(Global

3、Consistency Error，GCE)三種圖像分割算法性能評價指標的理論及應用進行了介紹，以便于對圖像分割算法的性能進行客觀評價。
　　其次，對基于圖論的FH(由Felzenszwalb和Huttenloch所提出，本文簡稱“FH算法”)圖像分割算法進行了深入研究，針對FH算法的不足，提出了改進方法:(1)提出采用彩色分布較為均為的L*u*v*彩色空間代替RGB彩色空間，并結合L*u*v*彩色空間，重新定義了FH算法中的權值