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文檔簡介
1、圖像分割是數(shù)字圖像分析的重要環(huán)節(jié),在整個的圖像分析中起著承前啟后的作用,它既是對所有圖像預(yù)處理效果的一個檢驗,也是后續(xù)圖像分析與解釋的基礎(chǔ)。因此,過去的四十多年里,圖像分割技術(shù)一直廣泛的受到人們的重視,研究者提出了數(shù)以千計的不同算法。雖然這些算法在不同程度上取得了一定成績,但是圖像分割問題還遠遠沒有解決,仍然面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
本文在閱讀大量相關(guān)文獻的基礎(chǔ)之上,對歸一化割準(zhǔn)則(Normalized Cut,NCut)進行研
2、究,提出了改進的基于圖譜理論的圖像多閾值分割技術(shù)。通常所用的NCut算法都是以圖像中的像素點為節(jié)點創(chuàng)建無向帶權(quán)圖,在該無向圖的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的是一個N×N維的權(quán)值矩陣,其中N是圖像中像素的個數(shù),當(dāng)圖像非常大時算法的時間復(fù)雜度必然很大。為了克服這一問題,本文提出了基于NCut準(zhǔn)則和圖像二維直方圖的圖像多閾值分割方法。該方法的主體思想是:在圖像的二維灰度直方圖的基礎(chǔ)之上利用K-均值聚類分析法對圖像進行預(yù)分割,將預(yù)分割得到的小而連續(xù)的區(qū)域作為節(jié)點
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