基于圖論理論的圖像分割算法的研究.pdf

1、圖像分割是指根據(jù)圖像各個(gè)區(qū)域的特性，按照某種準(zhǔn)則把它分成多個(gè)區(qū)域并將感興趣的目標(biāo)提取出來，它是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中研究的核心問題，尤其對后期進(jìn)行的圖像分析、圖像理解和圖像識(shí)別都具有十分重要的意義。在眾多的圖像分割方法中，基于圖論理論的圖像分割方法越來越受到人們的關(guān)注，其中，圖論的圖像聚類分割算法是一種應(yīng)用最為廣泛的圖像分割方法之一。
　　 首先本文基于圖論的最短路徑算法與加權(quán)直方圖分割法并結(jié)合快速模糊聚類思想，提出了改進(jìn)的

2、快速模糊聚類算法。首先通過最短路徑算法對圖像進(jìn)行初始化處理，使處理后的灰度值能更準(zhǔn)確地反映鄰域像素對原來像素的影響，克服了以往圖像分割中對鄰域像素考慮的片面性；其次構(gòu)造一個(gè)加權(quán)直方圖，加強(qiáng)灰度變化劇烈區(qū)域的像元的影響，通過加權(quán)直方圖自適應(yīng)地找出初始聚類中心。通過實(shí)驗(yàn)表明，該算法能準(zhǔn)確地找出初始聚類中心，同時(shí)能快速準(zhǔn)確地分割圖像，并具有較強(qiáng)的抗噪性。
　　 其次本文又提出一種基于圖論與分水嶺分割相結(jié)合并改進(jìn)的閾值分割算法。分水嶺分