基于可視特征的彩色圖像分割方法及應(yīng)用研究.pdf

1、隨著成像設(shè)備的發(fā)展以及人們對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)精度和穩(wěn)定性要求的提高，彩色圖像分割已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中一個(gè)基礎(chǔ)而又關(guān)鍵的步驟，如何快速準(zhǔn)確的進(jìn)行高分辨率彩色圖像處理，不僅具有重大的學(xué)術(shù)價(jià)值，而且具有巨大的商業(yè)價(jià)值。
　　 論文以彩色圖像為研究對(duì)象，對(duì)分水嶺分割算法和圖論分割算法進(jìn)行了深入的研究，取得了如下成果：
　　 (1)針對(duì)傳統(tǒng)Watershed變換算法生成的區(qū)域個(gè)數(shù)過(guò)多問(wèn)題，本文提出了一種新的基于圖像和梯度雙重平滑的

2、Watershed預(yù)分割方法。該方法通過(guò)對(duì)原始圖像和梯度圖像進(jìn)行平滑處理，利用Watershed變換進(jìn)行預(yù)分割。實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠在保持局部信息的情況下，有效的減少分水嶺變換后的區(qū)域個(gè)數(shù)。
　　 (2)針對(duì)基于GraphCut圖像分割方法在處理高分辨率彩色圖像時(shí)，分割時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，達(dá)不到實(shí)時(shí)處理的要求，本文提出了一種基于金字塔模型的快速GraphCut圖像分割方法。該方法將高分辨圖像降為低分辨率圖像進(jìn)行初步分割，然后再將分割結(jié)果映射

3、到高分辨率圖像來(lái)完成分割。實(shí)驗(yàn)表明，在同樣的實(shí)驗(yàn)環(huán)境條件下，該方法由于圖像分辨率降低，減少了圖中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，因此大大減少了分割時(shí)間和算法內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)。
　　 (3)為了提高圖像分割精度，并降低圖像處理的時(shí)間，本文用分水嶺變換后的區(qū)域取代像素點(diǎn)，映射為加權(quán)圖中的頂點(diǎn)，區(qū)域間的相似性作為加權(quán)圖中邊的權(quán)值，利用最大流.最小割定理來(lái)完成圖像分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在保持分割精度的同時(shí)，有效降低了圖像分割的時(shí)間。
　　 (4)基于以上