基于分水嶺算法和等周理論的圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割是進行模式識別等高級圖像分析的預(yù)處理階段，其目的就是目標和背景分離開來，把圖像分割成瓦不相交的區(qū)域，屬于同一個區(qū)域內(nèi)的點都有相似的屬性。針對不同的圖像特點，目前已經(jīng)提出了錯綜復(fù)雜的圖像分割算法。本文著重對形態(tài)學(xué)分水嶺算法和圖論算法進行研究，所做的主要工作總結(jié)如下：
　　首先，分析和總結(jié)現(xiàn)有的分割算法，選取區(qū)域分割法中經(jīng)典的分水嶺算法作為研究中的一個中心點，并結(jié)合了形態(tài)學(xué)的有關(guān)知識進行改進；同時將近年來研究的熱點圖論算法作為

2、另一個中心點，并結(jié)合了小波理論進行了改進。
　　其次，研究和分析了利用標記進行的形態(tài)學(xué)分水嶺算法，針對分水嶺算法中的過分割問題，本文提出了一種基于形態(tài)學(xué)標記連通的分水嶺圖像分割算法。該方法采用形態(tài)學(xué)重構(gòu)開閉濾波算子對梯度圖像進行平滑，并且對H-minima技術(shù)提取的標記進行連通的修正。通過實驗驗證，該方法提取的標記能很好的處理分水嶺算法中的過分割問題。
　　最后，研究和分析了圖論的割集理論，其中著重研究了其中的等周割集理論。