基于圖模型的圖像分割技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像分割是圖像處理和計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的重要研究課題。經(jīng)典的Potts模型用于圖像分割,收斂速度比較慢,采用Potts模型的基于能量的聚類更新(ECU)算法,一定程度提高了Potts模型的收斂速度。本文基于Potts模型的圖結(jié)構(gòu)模型,研究引入概率機(jī)制的改進(jìn)型圖像分割算法,以進(jìn)一步提高Potts模型的收斂速度和圖像分割效果。
　　 本文的主要工作是針對圖像分割的特點(diǎn),把圖像映射為Potts模型,在采用能量聚類更新的基礎(chǔ)上,首先進(jìn)行

2、圖像預(yù)分割,借鑒Swendsen-Wang算法思想,將對像素的處理轉(zhuǎn)換為對原子像素團(tuán)的處理,從而加快像素聚類過程。然后,改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)的采樣方法,用Metropolis采樣替代原來的Gibbs采樣,改善了狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程,從而加速圖模型收斂。另外,為了進(jìn)一步提高算法的普適性,對模型的能量函數(shù)作了修改,先利用Gabor濾波提取圖像的紋理信息,并作為能量函數(shù)的一部分,從而改善對紋理圖像的分割效果。最后,基于靜態(tài)圖像分割,對視頻圖像序列作了分割,分

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