【摘 要】
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图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,也是进一步进行图像理解的基础.对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.由于连续最大流方法具有度量误差小和可以并
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图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,也是进一步进行图像理解的基础.对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.由于连续最大流方法具有度量误差小和可以并行执行的优点,因此近年来在图像分割领域内得到了广泛的应用和关注.本文主要研究连续最大流图像分割模型及其算法,具体安排如下:第一章简单回顾数字图像处理和图像分割中的基本概念以及图像分割方法的研究现状.第二章和第三章分别引入与本文研究内容有关的数值方法和模型等预备知识.针对连续的最大流图像分割模型效率较低的问题,第四章提出基于连续最大流图像分割模型的投影算法,并通过实验验证该算法的有效性.第五章提出改进的连续最大流图像分割模型,并给出一种基于图像结构特征和统计特征的具有预处理的连续最大流算法.该算法具有参数易于调节和运行速度快的优势,并通过实验验证该算法的有效性.此硕士论文得到了河南省科技厅项目(No.132300410150)的资助.
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