基于GS方法的圖像最佳分割的研究.pdf

1、聚類分析作為多元統(tǒng)計分析的一個分支，用于圖像分割已有相當一段歷史。本文基于Gap Statistic（GS）方法從估計最佳聚類數(shù)的角度對圖像存在的最佳分割進行研究。 2000年，斯坦福大學三位學者提出了GS方法，用來估計數(shù)據(jù)集中存在的最佳聚類數(shù)。事實上，聚類分析只提供了將數(shù)據(jù)集分類的方法，而沒有給出判斷最佳分類的準則。GS方法通過尋找一個適當?shù)膮⒖挤植?，并將?shù)據(jù)集的離散程度與在這個參考分布下的離散程度作比較，得到一個Gap統(tǒng)計量

2、，通過對統(tǒng)計量的分析得到對最佳聚類數(shù)的估計。 GS方法是本文的核心，為將該方法用于圖像分割中，本文首先結合聚類分析提出了一個基于GS方法的圖像分割框架?？蚣苡伤牟糠纸M成：圖像輸入階段、圖像特征處理階段、聚類擇優(yōu)階段和最后的分割結果。 為給出一個具體的圖像分割過程，本文對GS方法進行了改進，通過修正Gap統(tǒng)計量，計算出一維情況下Gap統(tǒng)計量的具體函數(shù)表達式。在此基礎上提出一個圖像分割算法：最佳自適應k-閾值分割算法。事實上