1、圖像分割是圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域中的基本技術(shù)之一,圖像分割是指利用圖像的灰度、顏色、紋理、形狀等將一幅圖像分割成若干個獨立的有共同像素屬性的對象,其實質(zhì)是一個按照像素屬性進(jìn)行聚類的過程?；趫D劃分理論的圖像分割是將圖像映射成為一幅加權(quán)無向圖,然后利用圖論中的成熟理論對圖像進(jìn)行分割。本文主要研究基于圖劃分理論的圖像分割方法,具體所做的工作主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
　　(1)本文概述了圖像分割的背景及應(yīng)用,并對圖像分割的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)

2、進(jìn)行了介紹和描述。詳細(xì)介紹了幾種典型的圖像分割方法,并對這些典型的圖像分割方法的優(yōu)缺點進(jìn)行了分析和對比。重點對基于圖劃分理論的圖像分割方法進(jìn)行了研究。該方法是使用加權(quán)圖來映射圖像,圖像的像素對應(yīng)圖的節(jié)點集,像素之間的相鄰關(guān)系對應(yīng)邊集,節(jié)點的屬性對應(yīng)像素的特征信息(比如灰度、顏色等)邊的屬性對應(yīng)像素之間的差異或者相似性。
　　(2)研究了基于最小生成樹的圖像分割算法。首先詳細(xì)論述了最小生成樹及其算法;在此基礎(chǔ)上,把最小生成樹算法應(yīng)用

3、到圖像分割當(dāng)中,形成了基于最小生成樹的圖像分割方法。對最小生成樹圖像分割算法的效率和優(yōu)缺點進(jìn)行了詳細(xì)分析,在此基礎(chǔ)上提出了自己的優(yōu)化算法的思路,對最小生成樹圖像分割算法進(jìn)行了優(yōu)化。實驗結(jié)果表明,優(yōu)化后的算法能得到更好的分割結(jié)果。
　　(3)研究了基于等周算法的圖像分割方法。這是一種基于圖劃分理論的快速分割方法,可應(yīng)用于靜態(tài)圖像與運動目標(biāo)的分割,通過設(shè)置合理的基點,可完成自動分割。本文在對等周算法進(jìn)行詳細(xì)概述的基礎(chǔ)上,提出了一種對原

4、等周算法進(jìn)行改進(jìn)的方法,并給出了算法實現(xiàn)步驟。最后給出了相應(yīng)的實驗結(jié)果和實驗分析,實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的等周算法是一種快速、穩(wěn)定、良好的基于圖劃分理論的分割方法。
　　(4)研究了基于歸一化割的圖像分割方法。這是一種無監(jiān)督的圖像分割技術(shù),它不需要初始化,能同時把不同組之間的不相似性和同一組內(nèi)的相似性最大化,是一個全局準(zhǔn)則。本文總結(jié)了歸一化割算法的優(yōu)缺點,并在此基礎(chǔ)上提出了一種優(yōu)化的歸一化割算法。實驗結(jié)果表明,優(yōu)化后的歸一化割算法能