基于密度峰值的圖像分割算法研究.pdf

1、在圖像處理中，圖像分割是一種重要的圖像分析手段，目的在于將圖像劃分為具有不一致性特征的區(qū)域并提取圖像中有意義的或人們感興趣區(qū)域，是后續(xù)圖像處理的基礎。在計算機視覺領域上，圖像分割一直是一個研究的熱點問題，各種方法層出不窮，解決了圖像分割中各種復雜的問題，但是，圖像分割效果的提升非常緩慢，如何能準確高效地分割圖像成為了該領域的挑戰(zhàn)性工作。
　　論文對有監(jiān)督的圖像分割算法和無監(jiān)督圖像分割算法的研究現(xiàn)狀做了簡單介紹，并詳細描述了經(jīng)典的無

2、監(jiān)督圖像分割算法?，F(xiàn)有的無監(jiān)督圖像分割算法存在以下兩個普遍的問題：
　?。?）在分割復雜形狀的物體時，存在局限性?；趧澐只蛘邔哟蔚木垲愃惴ㄖ荒馨l(fā)現(xiàn)“類圓形”的簇，因此，在應用于圖像分割中時，對復雜形狀的物體分割效果較差。
　?。?）對圖像的紋理信息比較敏感。已有無監(jiān)督分割算法通常將物體內部的紋理檢測為邊緣。
　　針對已有無監(jiān)督分割算法存在的問題，本文聯(lián)合核密度估計和密度峰值聚類，提出了一種新的基于密度峰值的無監(jiān)督圖像

3、分割算法（DP-UIS），相對于已有的工作，本文的主要工作如下：
　?。?）本文提出一種新的無監(jiān)督圖像分割方法DP-UIS，能有效處理紋理復雜、形狀各異的自然圖像分割問題，并保證了圖像分割的實時性。
　?。?）基于顏色、坐標以及紋理信息，定義了密度峰值差異性的度量函數(shù)，通過引入密度峰值差異性閾值，DP-UIS算法能夠自動確定待分割區(qū)域個數(shù)。
　?。?）密度峰值聚類算法從提出以來一直用來處理數(shù)據(jù)點的聚類問題。本文將改進的