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(chǔ)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域上，圖像分割一直是一個(gè)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，各種方法層出不窮，解決了圖像分割中各種復(fù)雜的問(wèn)題，但是，圖像分割效果的提升非常緩慢，如何能準(zhǔn)確高效地分割圖像成為了該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性工作。
　　論文對(duì)有監(jiān)督的圖像分割算法和無(wú)監(jiān)督圖像分割算法的研究現(xiàn)狀做了簡(jiǎn)單介紹，并詳細(xì)描述了經(jīng)典的無(wú)

2、監(jiān)督圖像分割算法?，F(xiàn)有的無(wú)監(jiān)督圖像分割算法存在以下兩個(gè)普遍的問(wèn)題：
　　（1）在分割復(fù)雜形狀的物體時(shí)，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(yīng)用于圖像分割中時(shí)，對(duì)復(fù)雜形狀的物體分割效果較差。
　?。?）對(duì)圖像的紋理信息比較敏感。已有無(wú)監(jiān)督分割算法通常將物體內(nèi)部的紋理檢測(cè)為邊緣。
　　針對(duì)已有無(wú)監(jiān)督分割算法存在的問(wèn)題，本文聯(lián)合核密度估計(jì)和密度峰值聚類，提出了一種新的基于密度峰值的無(wú)監(jiān)督圖像

3、分割算法（DP-UIS），相對(duì)于已有的工作，本文的主要工作如下：
　　（1）本文提出一種新的無(wú)監(jiān)督圖像分割方法DP-UIS，能有效處理紋理復(fù)雜、形狀各異的自然圖像分割問(wèn)題，并保證了圖像分割的實(shí)時(shí)性。
　?。?）基于顏色、坐標(biāo)以及紋理信息，定義了密度峰值差異性的度量函數(shù)，通過(guò)引入密度峰值差異性閾值，DP-UIS算法能夠自動(dòng)確定待分割區(qū)域個(gè)數(shù)。
　?。?）密度峰值聚類算法從提出以來(lái)一直用來(lái)處理數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類問(wèn)題。本文將改進(jìn)的