基于圖論的圖像譜分割技術(shù).pdf

1、圖像分割是數(shù)字圖像分析的重要環(huán)節(jié)，在整個(gè)的圖像分析中起著承前啟后的作用，它既是對(duì)所有圖像預(yù)處理效果的一個(gè)檢驗(yàn)，也是后續(xù)圖像分析與解釋的基礎(chǔ)。因此，過(guò)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(jì)的不同算法。雖然這些算法在不同程度上取得了一定成績(jī)，但是圖像分割問(wèn)題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)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(xiàn)的基礎(chǔ)之上，對(duì)歸一化割準(zhǔn)則（Normalized Cut，NCut）進(jìn)行研

2、究，提出了改進(jìn)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(diǎn)為節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建無(wú)向帶權(quán)圖，在該無(wú)向圖的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的是一個(gè)N×N維的權(quán)值矩陣，其中N是圖像中像素的個(gè)數(shù)，當(dāng)圖像非常大時(shí)算法的時(shí)間復(fù)雜度必然很大。為了克服這一問(wèn)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(duì)圖像進(jìn)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(diǎn)