淮北师范大学学报（自然科学版）
淮北師範大學學報（自然科學版）
회북사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUAIBEI COAL INDUSTRY TEACHERS COLLEGE(NATURAL SCIENCE)
2013年
2期
13-19
,共7页
小波分解%尺度空间%随机游走模型%图像分割
小波分解%呎度空間%隨機遊走模型%圖像分割
소파분해%척도공간%수궤유주모형%도상분할
依据随机游走模型所确定的图像分割方法等价于电路网络的稳态电路结构求解方法,最终都将归结为求解大型稀疏线性方程问题.由于求解一般的大型方程的算法复杂度无法达到线性复杂度水平,文章提出了一种基于小波分解金字塔尺度空间上的多层图像分割算法.首先将原始大小的图像通过正交小波变换分解为低尺度图像及相应小波分量,并对低尺度图像持续进行小波分解,直到尺度合适计算为止;随后对最低尺度图像进行随机游走算法,即求解一个小规模的稀疏线性方程组,将得到的解重构为上一尺度图像,并依据相应的小波分量提示控制松弛迭代的松弛因子;最后持续上述过程直到0尺度图像,图像分割结果就可以通过某个阈值所确定.算法在标准灰度测试图像中进行了测试,测试结果表明,计算时间和分割结果有较大程度的提高.
依據隨機遊走模型所確定的圖像分割方法等價于電路網絡的穩態電路結構求解方法,最終都將歸結為求解大型稀疏線性方程問題.由于求解一般的大型方程的算法複雜度無法達到線性複雜度水平,文章提齣瞭一種基于小波分解金字塔呎度空間上的多層圖像分割算法.首先將原始大小的圖像通過正交小波變換分解為低呎度圖像及相應小波分量,併對低呎度圖像持續進行小波分解,直到呎度閤適計算為止;隨後對最低呎度圖像進行隨機遊走算法,即求解一箇小規模的稀疏線性方程組,將得到的解重構為上一呎度圖像,併依據相應的小波分量提示控製鬆弛迭代的鬆弛因子;最後持續上述過程直到0呎度圖像,圖像分割結果就可以通過某箇閾值所確定.算法在標準灰度測試圖像中進行瞭測試,測試結果錶明,計算時間和分割結果有較大程度的提高.
의거수궤유주모형소학정적도상분할방법등개우전로망락적은태전로결구구해방법,최종도장귀결위구해대형희소선성방정문제.유우구해일반적대형방정적산법복잡도무법체도선성복잡도수평,문장제출료일충기우소파분해금자탑척도공간상적다층도상분할산법.수선장원시대소적도상통과정교소파변환분해위저척도도상급상응소파분량,병대저척도도상지속진행소파분해,직도척도합괄계산위지;수후대최저척도도상진행수궤유주산법,즉구해일개소규모적희소선성방정조,장득도적해중구위상일척도도상,병의거상응적소파분량제시공제송이질대적송이인자;최후지속상술과정직도0척도도상,도상분할결과취가이통과모개역치소학정.산법재표준회도측시도상중진행료측시,측시결과표명,계산시간화분할결과유교대정도적제고.
