連通區(qū)域加權(quán)的CVT模型在圖像分割中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、質(zhì)心化的Voronoi圖是一種特殊的Voronoi圖，它的生成種子點(diǎn)和定義于這個(gè)Voronoi區(qū)域上的質(zhì)心是重合的。CVT有著廣泛的應(yīng)用，基于CVT的圖像處理模型可應(yīng)用于圖像壓縮，圖像分割以及多通道修復(fù)等。圖像分割本質(zhì)上是把圖像的物理空間劃分成若干個(gè)互不相交的子區(qū)域。CVT是一種自然的圖像分割方法，對(duì)給定圖像的特征空間U(例如顏色空間)利用CVT模型，可以得到U的Voronoi剖分，將Voronoi區(qū)域映射到物理空間上，這樣就得到了圖像

2、物理空間的若干子區(qū)域從而達(dá)到分割圖像的目的。基本形式的CVT模型等價(jià)于在圖像分割中常用的k-均值聚類(lèi)方法。
　　 本文提出了一種基于連通區(qū)域加權(quán)的CVT圖像分割模型，該模型改進(jìn)了基本CVT模型只對(duì)顏色空間分割而忽略圖像物理空間的信息從而導(dǎo)致對(duì)圖像過(guò)分割的缺點(diǎn)，其主要思想是在基本CVT模型的基礎(chǔ)上，綜合考慮圖像的顏色空間和物理空間信息，定義一種連通區(qū)域加權(quán)的Voronoi剖分能量，通過(guò)最小化CAWVT-Energy來(lái)得到圖像的連通

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