基于信息瓶頸的圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域一直以來都得到了廣大研究人員的關(guān)注,它是從圖像處理到圖像分析過程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),圖像分割的質(zhì)量直接影響到后期對(duì)圖像分析的結(jié)果。傳統(tǒng)的圖像分割方法往往需要用戶有著豐富的先驗(yàn)知識(shí),并且可能陷入局部最優(yōu)解,本文將信息瓶頸(Information Bottleneck,IB)方法引入到圖像分割過程中,提出了一種新的圖像分割方法ISIB算法,有效的解決了傳統(tǒng)圖像分割過程中出現(xiàn)的一些問題。
　　 本文旨在通過使用

2、IB方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理,利用IB方法能夠?qū)υ瓟?shù)據(jù)進(jìn)行有效壓縮的這一特點(diǎn)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。在對(duì)圖像進(jìn)行分割之后,得到的圖像區(qū)域作為原圖像數(shù)據(jù)的壓縮代表應(yīng)該盡可能多的包含原圖像的相關(guān)信息,即壓縮代表和相關(guān)變量之間的互信息應(yīng)該足夠大;同時(shí)劃分后的圖像區(qū)域大小又應(yīng)該盡量的小,使壓縮足夠充分,即原數(shù)據(jù)和壓縮代表之間的互信息應(yīng)足夠小。這樣“一大一小”就形成了一個(gè)信息瓶頸,利用該信息瓶頸對(duì)圖像進(jìn)行有效的分割是本文的核心思想。根據(jù)這一思想,本文提