1.3萬字 20頁
摘要
本文首先簡要地介紹了圖像分割的背景和研究意義、常用的方法及已有的研究成果，并在此基礎(chǔ)上著重介紹了基于圖論的圖像分割及其相應(yīng)的基本知識，進(jìn)而由此引出本次畢業(yè)設(shè)計的主題—基于等周圖割的圖像分割，其基本思想是譜圖分割提供了一種良好的圖像分割方法。在畢業(yè)設(shè)計中，借助小等周常數(shù)劃分的思想，將圖像分割問題轉(zhuǎn)化為線性系統(tǒng)問題，而不是特征向量問題。利用這種方法旨在獲得高質(zhì)量的圖像分割效果，并提高速度和改進(jìn)穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞 圖像，等周算法，矩陣，圖像分割

Spectral graph partitioning provides a powerful approach to image segmentation. We introduce an alternateidea that finds partitions with a small isoperimetric constant, requiring solution to a linear system rather than an eigenvector problem. This approach produces the high quality segmentations of spectral methods, but with improved speed and stability.

Keywords Image, Isoperimetric arithmetic, matrix, Image Segmentation.

目 次

1 引言
2 圖像目標(biāo)分割與提取技術(shù)綜述
3 最優(yōu)割集準(zhǔn)則的設(shè)計
4 基于等周圖割的圖像分割
5 編程語言的選擇
6 程序運(yùn)行結(jié)果
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)