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《华南理工大学》 2016年
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基于改进分水岭算法和NCut算法的彩色图像分割研究

张聪聪  
【摘要】:图像分割是数字图像处理和机器视觉领域中的一个基本也是重要的环节,分割效果的优劣对后续图像处理、图像理解将产生直接影响。现有大多数图像分割算法是以灰度图像为研究对象,随着图像处理技术的发展仅以亮度信息来反映表述物体的灰度图像已难以满足要求。彩色图像所包含的信息远多于灰度图像,能够更好的反馈物体的纹理、形状等特征信息,对彩色图像进行相关处理更加符合人们的预期。本文通过研究灰度图像中的分水岭算法和NCut算法,分别对它们各自进行改进,并提出了一种对彩色图像进行分割的新算法,主要内容和创新点如下:1.尽管运用分水岭算法进行图像分割可以得到单像素宽度的封闭边缘,分割后无需连接边缘的操作,并且对图像中的弱边缘具有很好的响应,但是该算法对噪声过于敏感极易造成过分割现象的发生。针对该问题,本文通过标记真实极小值的方法对传统分水岭算法进行改进,首先对彩色图像进行初步处理获得其梯度图像,之后运用巴特沃斯低通滤波器以及多尺度形态学算子对得到的梯度图像作进一步的处理,屏蔽掉梯度图像中的噪声,从而得到标记图像,最后对被标记图像进行扩展极小值操作后的新梯度图像进行分水岭变换得到最终的分割图像。2.传统NCut算法是以像素之间建立的无向图为基础的,由于无向图的相似度权值矩阵维度较高,所以对特征方程的求解就变得非常复杂,另外该算法对噪声也较敏感。针对NCut算法的上述缺点,本文提出了改进的分水岭算法与基于区域的NCut算法相结合的方法对图像进行分割。该方法首先运用改进的分水岭算法将彩色图像分为多个小区域,保留物体局部边缘和纹理信息,然后结合预分割后各区域的像素信息和位置信息,在Luv空间中建立基于区域的无向图。改进算法建立的权值矩阵较传统NCut算法中的权值矩阵的维度有了大规模的降低。此外,本文提出了新的自适应方法计算无向图中的权值。实验表明改进的分水岭算法与基于区域的NCut算法相结合的分割方法对噪声有一定的鲁棒性,能够实现对高分辨率彩色图像进行分割,并且自适应权值能够准确的反映各区域的位置信息和像素信息。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

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