图论的图像分割研究
本人签名： 日期： 目 录
摘 要 I
Abstract II
目 录 1
第一章 绪 论 1
1.1图像分割技术的研究背景 1
1.2 图像分割技术的发展趋势 2
1.3 本文的主要研究内容与安排 3
1.4本章小结 3
第二章 常用的图像分割方法 4
2.1 基于阈值的分割 4
2.2 基于边缘的分割 4
2.3 基于区域的分割 5
2.4 形态学分割 5
2.5本章小结 6
第三章 基于图论的图像分割方法 7
3.1基于图论的分割方法的原理 7
3.1.1图的基本概念 7
3.1.2图论分割方法的原理 8
3.2图论分割方法的特点 9
3.2.1基于图论分割方法的一些概念与准则 9
3.2.2基于割集准则的图论分割模型 11
3.4本文重点研究的图论分割方法 12
3.4.1 谱聚类 12
3.4.2 归一化分割 13
3.4.3 等周分割 16
3.4.4 随机游走算法 17
3.5本章小结 20
第四章 算法的Matlab仿真实现 21
4.1 仿真流程 21
4.2结果分析 22
4.3本章小结 24
致 谢 27
附录 30
第一章 绪 论
1.1图像分割技术的研究背景
图像分割技术是图像处理领域的一项很重要的技术,从20世纪70年代起，就有很多学者对此投入了很多研究和重视,目前为止已经有了很多种方法。但是,现在提出的分割方法基本是面向具体图片的,还没有研究出一种通用的图像分割算法，这给图像的分割技术应用造成了很大的不便。
图像分割的定义[1]:图像分割的意思是将待分割图像分割为数个互不相交的、有意义的、内部相似性较高的区域，并且提取出感兴趣的区域的技术。一个比较理想的
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
分割应该满足以下几个条件：第一，分割出来的每个部分在某种特性（比如色彩和灰度）上相似程度较高，并且区域内部不发生断裂；第二，分割开的区域之间的特征性质有非常显著的差异性；第三，区域的界限是明确的。
我们给图像分割一个更为明确的定义[1]：图像用来表示，具有同样性质的谓词用来表示，图像分割把分解成个区域满足以下的关系式：
（11） （12）
（13）
（11）表明分割要涉及整个图片并且分割没有交叠，（12）表明分割出来的每个区域内的性质的相似度需要比较高，（13）表明两个性质相似度差异较大或特性相对接近的区域不能分割为同一个区域。
事实上在常见的图像处理和分析都是应用于具体的问题的，因此上面所说的三个式子中的关系需要根据实际情况具体来定。到现在为止，需要达到同时满足这些条件的可以适用于任何情况的算法还没有出现，也没有一个通用的合适的算法可以完成不同类别的图像处理任务。这是因为实际的待分割对象是有很多不同的，另外一个重要的原因就是在获取和传输过程产生的比如一些噪声还有光照不均衡的因素，图片质量一直在降低。目前，没有统一的合适的尺度来评价和判断图像分割的优劣。所以，对于图像分割的这些难点一直都是图像处理与计算机视觉中的经典问题。到目前为止，已经出现的分割算法非常多，并且还不断的有新的算法被研究出来。这些算法都是通过各种各样的方法实现的，但是大部分的原理还是以图像在像素级的两个性质：不连续性和相似性为基础的。在同一区域内像素的相似性通常比较高，而不同区域在边界的像素出现不连续性。
1.2 图像分割技术的发展趋势
近年来，图像分割技术受到了许多人的潜心研究，然而目前还有许多待解决的问题。在图像分割技术研究与发展的这些年中，大致有以下几个动向：
（1）大量新的算法被用于图像分割，如模糊算法、数学形态、神经网络与遗传算法等都被先后用于图像分割，这为图像分割技术的研究带来了很好的新的方向，并且很好的解决了一些存在的缺陷和问题，分割效果也有所改善，开辟了新的思路[2]。
（2）结合两种或多种有效的图像分割算法。通过结合使用不同的分割算法，用某一个算法去弥补其他算法所存在的缺陷，达到互补的效果，有效的解决了某些不能兼顾的问题。然后将何种算法结合以及如何结合才能达到更好的状态，是以后的研究需要重点考虑的问题。
（3）当今时代对于不再注重将图像分割当成一个一致的对象进行分析研究。尤其在一些比较特别的领域，面对一些比较不太常见的问题，这些领域的专业知识越来越多的被应用来帮助处理图像分割的难题。比如说，工业中的图像分割，医学图像处理和分析中的病理图像分割、军事图像处理中的雷达图像分割和安全图像处理中的保密信息提取、卫星图像分割、交通图像处理中的车牌和车标识别等等都是最近这几年来在图像处理领域中比较常见的热门问题[2]。然而，直到现在对我们来说完美的图像分割还是一个非常让人头疼的问题。有一个比较好的方法是用各种不同的方法来对各种不同的图像进行运算分割，通过这样的方式来获得理想的分割结果。可惜的是，到现在为止，并没有任何一种可靠的标准来帮助选择不同的分割方法，那是因为想要用一个明确的数学公式来表示图像分割的运算过程几乎是不可能的，因此对于不同的图像要采用不同的分割方式，目前来看还没有一种适合于所有图像且合适的分割方法。
上个世纪以来，很多研究者对以图论为基础的分割方法表现出了更多的关注，近年来有许多人员都在研究这个方向。因此，本文也将重点描述基于图论的图像分割方法的研究，对其产生的优点和缺点进行了研究，并把它和其他的传统分割方法进行仿真并且进行了比较。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/wlw/671.html
