华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (7): 143-152.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2017.07.020
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廖一鹏 王卫星
LIAO Yi-peng WANG Wei-xing
摘要: 为提高图论最小生成树的分割精度,保留更多边缘细节,提出了一种结合非下采样 Contourlet 变换( NSCT) 及改进图论最小生成树( MST) 的图像分割方法. 首先,将图像进行 NSCT 分解,得到一个低频子带和多个高频方向子带,对各高频方向子带采用改进的贝叶斯萎缩阈值抑制噪声,通过模极大值检测关联边缘的像素点,结合低频子带灰度值和高频子带系数构造多尺度多方向的 MST 边权,并加重关联边缘的边权重; 然后,从区域内部和区域间差异函数以及合并机制方面对 MST 分割算法进行改进,降低噪声或孤立点的影响; 最后,改进和声搜索算法的“调音”策略,自适应获取 MST 分割算法的最优参数,得到全局最优分割. 实验结果表明: 与其他改进图论MST 分割方法相比,文中方法的抗噪声性能好,提高了分割精度,且错分率低,所得图像边缘细节明显,分割效果较好.
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