结合图论与聚类算法的自然场景图像分割方法研究

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结合图论与聚类算法的自然场景图像分割方法研究

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毕业论文范文题目：结合图论与聚类算法的自然场景图像分割方法研究，论文范文关键词：结合图论与聚类算法的自然场景图像分割方法研究
结合图论与聚类算法的自然场景图像分割方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：海量的自然场景图像需要被快速检索、分析,这要求能够快速准确的对这些图像进行自动图像分割。由于自然场景图像具有光照不确定、背景复杂等特点,使得自然场景图像的分割成为图像分割领域的难点和热点。论文以自然场景图像为研究对象,对基于图论和聚类的分割方法进行了深入的研究,并利用分割好的区域进行分类、检索等（此处忽略..）实验,取得了如下成果:(1)针对现有的基于图论的分割方法执行速度慢,对突变边缘敏感及分割纹理图像效果不好的问题,本文提出了一种新的基于图论的颜色-纹理区域分割方法。该方法采用分块的颜色和纹理特征,同时将邻域相关性引入到块间权重中,最后利用最小生成树缩减的方法进行图像分割。主客观的实验表明新算法对于复杂（文章此处忽略..）的自然图像分割更准确,同时分割速度较N-Cut方法大幅提高。(2)为了解决现有聚类分割算法需要预先指定分类数、初始分类中心等问题,本文提出了一种自适应AP聚类图像分割算法。该方法根据图像的整体特征自动计算偏向参数,避免了传统聚类分割算法需预先指定初始值问题,对复杂的自然图像分割时,分割精度较基于K均值（文章此处忽略..）聚类和模糊C均值聚类的分割算法有了较大提高。(3)为了验证本文提出的自适应AP聚类算法在基于区域图像检索系统中的实际应用效果,提高基于区域图像检索的区域匹配准确率,论文提出了一种加权的区域匹配方法。实验结果表明,由于区域匹配过程增加了重要区域的权重,减少了次要区域权重,显著改善了基于区域图像检索系统的（文章此处忽略..）检索准确率。(4)聚类分割算法对于空间离散的区域分割效果好,基于图论分割方法对于连续平滑的区域更有优势。论文利用两类方法的优点,提出一种新的结合图论与聚类的自然场景图像分割算法。图像分割实验表明,该方法有效的利用了两类方法的优点,弥补了各自的缺点,提高了自然图像分割的鲁棒性。

以上为本篇毕业论文范文结合图论与聚类算法的自然场景图像分割方法研究的介绍部分。

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