基于Graph Cuts算法的X光圖像研究.pdf

1、圖像分割是指將一幅圖像中的包含特殊含義的不同區(qū)域區(qū)分出來(lái)的過(guò)程，它是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中最為基本的一個(gè)問(wèn)題。由于其復(fù)雜性，至今仍然沒(méi)有一種通用的方法能滿足各種不同的需要。為了在復(fù)雜的圖像中達(dá)到更好的分割效果，近來(lái)人們傾向于將某些特定的學(xué)術(shù)理論應(yīng)用于圖像分割中，以融合多種不同的圖像信息或者結(jié)合不同的分割方法以取長(zhǎng)補(bǔ)短。
　　 Graph Cuts圖像分割方法即是近年來(lái)新出現(xiàn)的一種基于能量函數(shù)最小化的交互式圖像分割方法。不同于傳統(tǒng)的圖

2、割方法，它是在馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的基礎(chǔ)上通過(guò)s-t網(wǎng)絡(luò)圖的最小割理論將圖像的分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解能量函數(shù)的最小化問(wèn)題。相比于其他的組合優(yōu)化技術(shù)，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)全局最優(yōu)，而且該方法魯棒性強(qiáng)具有多維圖像處理能力。目前該方法在圖像處理領(lǐng)域中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 本文以Graph Cuts圖像分割方法為研究重點(diǎn)，從馬爾可夫能量函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)流相關(guān)理論到網(wǎng)絡(luò)圖的構(gòu)建方法、最小割的計(jì)算再到該方法的研究現(xiàn)狀等多方面對(duì)Graph Cuts方法的理

3、論框架進(jìn)行了全面詳細(xì)的介紹。并且根據(jù)本文要分割的X光圖像的具體特點(diǎn)，對(duì)Graph Cuts分割方法的具體應(yīng)用進(jìn)行了分析。
　　 針對(duì)Graph Cuts圖像分割方法在分割本文X光圖像時(shí)遇到的不能正確區(qū)分距離較近的兩個(gè)目標(biāo)物的問(wèn)題，本文提出了一種結(jié)合原始圖像梯度信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行賦值的方法。該方法使得圖像中的邊界位置與非邊界位置在網(wǎng)絡(luò)圖中更容易區(qū)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種新方法在一定程度上解決了原有方法的缺點(diǎn)而且這種新方法對(duì)物體邊界細(xì)節(jié)保