基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法研究

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基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法研究

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毕业论文范文题目：基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法研究，论文范文关键词：基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法研究
基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像匹配跟图像宰割技巧是打算机视觉的重要研究范畴，它们广泛利用于产业、农业、物体辨认、遥感、生物医学以及军事等方面。基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法引起了人们越来越多的兴趣，该算法直接对图像中的像素进行处理，将高度复杂的经典算法转化为组合(离散)谱问题的简单求解，有效地降落了算法复杂度。因此基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法的研究不仅存在重要的实际（此处忽略..）意思而且存在广泛的利用前景。本文对基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法进行了较为体系的研究，重要包含：基于邻接谱的图像特点点匹配、基于Laplace谱的图像特点点匹配、基于图谱的图像宰割。本文的重要研究内容及研究成果如下：1．给出了结合色彩特点的邻接谱的图像特点点匹配方法。首先结合两幅图像特点点邻域的色彩特点(HSV色彩特点或色调部分累加直方图)，利用高斯（略..）加权函数构造亲切矩阵，再对亲切矩阵进行奇怪值分解，利用分解的成果构造出一个反应特点点之间匹配程度的关联矩阵，最后根据关联矩阵实现两幅图像的特点点匹配。实验成果表明，该方法存在较高的匹配精度。2．给出了一种结合色彩梯度的Laplace谱的图像特点点匹配方法。首先结合图像特点点的色彩梯度信息，利用高斯加权函数分辨构造两幅图像的Laplace矩阵，并对这两个（此处忽略..）矩阵进行奇怪值分解，而后利用分解的成果构造出一个反应特点点之间匹配程度的关联矩阵，最后根据关联矩阵实现两幅图像的特点点匹配。实验成果表明，该方法存在更高的匹配精度。3．给出了一种结合概率松弛的Laplace谱的特点点匹配方法。该方法首先给定两个特点点集，而后分辨定义其Laplace矩阵，再通过分析该矩阵的特点值及特点向量来获得特点点匹配的初始概率，最后（此处忽略..）通过概率松弛迭代的方法获得匹配的终极解。实验成果表明，该方法可能获得较高的匹配正确率。4．给出了一种结合k-Means聚类分析法跟图的标准割的图像宰割方法。首先利用k-Means聚类分析法对图像进行预宰割，得到k个最大类似区域，再利用图的标准割算法在区域之间进行宰割，产生终极图像宰割成果。实验成果表明，该方法可能获得较好的宰割后果。

以上为本篇毕业论文范文基于图谱实际的图像匹配跟图像宰割算法研究的介绍部分。

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