基于图论的图像分割算法研究

基于图论的图像分割是近年来正处在发展中的一种新兴的图像分割技术。本文介绍和阐述了整合图像分割和图割理论的基本框架。一幅图像可以被映射成一个加权的无向图,其中像素点被当作图中的顶点,而相邻的像素之间的视觉性质(比如灰度级别,颜色或者纹理)的相似度当作相应的边的权值,于是图像的分割结果就可以通过对图的最小割方法来获得。 本文首先概述了图分割技术,介绍并比较了三种基本的图分割算法(最小割法,归一化最小割法和等周分割法)。基于等周分割方法,我们提出了几种实用的分割算法:第一种是迭代2分方法,它通过迭代的方法将图像分割成各具特征的小区域;第二种是同时直接K分法,同时将图像分割成K个部分;最后一种方法是交互分割法,它依赖人工输入来指定所要分割的感兴趣目标,将图像目标从背景中分离出来。 为了提高交互分割的计算速度,我们受到著名的多分辨率信号处理和金字塔型结构的启发,引入了一种用于图分割计算的多尺度计算方法。最后我们进行了几个数值实验,结果表明这种多尺度计算方法能够降低分割算法的运算时间,并且能够获得与传统分割方法近似相同的分割结果,特别是对于图像中所要分割目标在整个图中所占比例较小的情况,速度提高更为明显。