关于图像类硕士论文开题报告,与基于图的NormalizedCut图像分割算法相关毕业论文文献综述

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摘 要：基于图论的图像分割算法是近年来图像分割领域研究的的热点问题,该文就其Normalized Cut算法进行了简要的介绍,并利用其对图像进行了仿真分割.

关 键 词 ：图论 图像 分割算法

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）06（c）-0049-01

1.图论相关背景知识

图论（Graph Theory）,起源于18世纪欧拉研究和解决的柯尼斯堡七桥问题（Konigsberg）,是研究顶点与边所组成的图形的理论与方法,20世纪50年代初刚刚开始发展,以图（Graph）作为研究对象,是离散数学的分支.近年来,计算机技术在各个领域的被广泛应用,使得图论其在电子、信息论等学科中的应用也取得了很大的进展.

2.基于图论的图像分割准则

基于图论的图像分割方法主要是利用分割准则实现的,到目前为止,基于图论的图像分割准则主要被分为基于特征向量分割准则、基于区域合并分割准则、与基于归一化割分割准则三类.

（3）利用步骤（2）中求出的第二小特征向量将图像分割为两部分.

（4）判断图像是否还需要做进一步的分割,若需要继续分割,则递归调用该算法完成图像的分割.通常,作者设定的最大允许SNcut值或分割区域所包含的最小像素数SArea作为是否需要继续分割判断依据,作为Ncut算法最终迭代停止条件.

3.2 具体分割实例

（1）本文涉及到测试用颅脑MR图像均为灰度图像,为了实现肿瘤图像的分割,衡量像素间相似度矩阵W选择如公式（4）所示：

（4）

在公式（4）中,F（i）用于表示图像像素灰度值,x（i）为图像像素按列元素从上至下重新排列后位置,在引入像素灰度信息的同时也引入像素坐标信息.、为控制像素点间值域差异与空域差异的敏感程度参数,r为两个像素点之间设定的有效距离.

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（2）算法中设置迭代次数为1000,两个算法停止条件,sNcut表示Ncut所允许的最小值,sArea则表示Ncut分割区域允许包括的最小像素数,以先达到者为算法停止条件.