【摘 要】
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图像分割是根据图像的某些特征,将具有相似性质的像素按照某些性质分割在一起,而把区别较大的像素分割到不同的区域。目前我们已经有很多种经典的分割算法,但是仍然没有一种
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图像分割是根据图像的某些特征,将具有相似性质的像素按照某些性质分割在一起,而把区别较大的像素分割到不同的区域。目前我们已经有很多种经典的分割算法,但是仍然没有一种分割方法能够对所有的图像都产生理想的分割结果。基于不同种图像分割方法的特点,根据待分割图像的特征,研究符合具体图像特点的分割方法,成为数字图像处理研究的重要领域。基于图论的图像分割是近年来发展起来的一种新的图像分割方法,得到了人们的广泛关注。本文介绍了图论的基本概念,给出了将图像映射为图的基本方法,根据视觉特性定义了相邻像素间的相似度。基于最小生成树理论,通过snake模型对图像分割进行了优化,克服了传统snake模型对初始位置的敏感性,提高了提取图像凹陷边缘的能力。最后给出了一种基于snake模型与最小生成树的图像分割改进算法。实验表明,该算法具有较好地图像分割精度。
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