交互式图割算法的改进与实现

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1、分类号：ＴＰ７５１．１单位代码：１０１拟研究生学号：２０１３５４４００８密级：公开戀＾古林大学硕古学位论义专化単位（）交互式图割算法的改进与实现ＩｍｒｏｖｅｍｅｎｔＡｎｄＩｍｌｅｍｅｎ怡ｔｐｐｉｏｎＯｆＩｎｔｅｒａｃｔｉｖｅＧｒａｐｈＣｕｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ作者姓名；下丞类别：工程硕±领域（方向）；软件工程指导教师一；房至教授培养单位：软件学院２０１６年５月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均

2、不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限。）。否则，应承担侵权的法律责任吉林大学博±（或硕±）学位论文原创性声明，作者郑重声明：所呈交学位论文，是作者在指导教师的指导下独立进行研巧工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个Ａ或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本。文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中从明确方式标明作者完全意识到本声明的法律结果由作者承担。了至学位论文

3、作者签名：＇。日期；２０１６年Ｓ月５日交互式图割算法的改进与实现ImprovementAndImplementationOfInteractiveGraphCutAlgorithm作者姓名：丁丞领域（方向）：软件工程指导教师：房至一教授类别：工程硕士答辩日期：2016年5月28日摘要交互式图割算法的改进与实现近些年来，数字图像的分析和处理技术已经受到越来越多研究人员与企业的关注。虽然这项技术的发展历史不是很长但是因为它的处理技术以及理论算法层出不穷、种类繁多因此它也渐渐成为了大家公认的最具发展潜力的科学项目之一。总所周知

4、，人类识别周围的实物或者说接受到的各种各样的讯息之中，主要包括四个类别他们分别是声音、文字、静态图像、动态图像。而研究表明在这四个类别中静态图像在大脑中的记忆是最为深刻的。换言之大脑中存储的资讯中绝大多数应该是图像。这也就是为什么人们会对图像技术如此感兴趣的一个内在原因。本文简述的图像切割它是图像识别技术实现过程中非常重要的一个预处理环节，它是图像技术中的一个非常重要的组成部分。故作者认为研究图像切割技术意义重大且实用。图像切割技术的应用场景以及应用范围也十分广泛。可以这么说但凡涉及到要对目标图像进行提取都属于图像切割环节都

5、离不开图像切割技术。尤其在医疗领域其重要性更为突出。例如心脏图片、胸部图片、脑图片以及细胞图片的切割都是图像切割技术在医学应用中的具体体现。Bovis使用纹理法以及区域合并分裂法可以对X光照片进行图像切割，而阀值切割法则被使用到了CT扫描技术当中。微软公司所生产的体感装置Kinect中则使用了Albiold研究的对监控视频进行预处理方法。Tan提出的归一化光照与局部纹理特征成功的解决了自然光对人脸识别所产生的影响。在机器学领域之中图像切割技术的应用也相当广泛。还有移动设备发展中图像技术的应用、信息传输中图像技术的应用等等。交

6、互式图形切割算法顾名思义就是在进行图形切割的时候需要用户参与进来，有用户指定一些切割限制条件，帮助完成切割任务。图形编辑领域大量应用到交互式图形切割算法。与之相反，非交互式图形切割算法就不需要用户的参与了，这类算法会自动完成图形切割工作。目标识别领域和底层视觉领域是这类算法的主要应用场景。其实交互式图形切割算法与非交互式图形切割算法并没有什么本质区别，只是切割条件的指定方式不同罢了。I交互式图割算法应该算是众多图割算法中效果最佳并且最实用的一种方法，该算法的特点就是将复杂的图像切割问题转变为将图片的像素点标记为前景还是背景像

7、素的问题。首先要将被切割的图片看成是一个网络图，之后主动指定一些像素点为种子结点，其他的像素点自然也是这个网络图中的结点了。两个临近的像素点就可以看成是存在一条网络图的边。在原有的网络结点的基础上再额外添加两个终端结点就可以构造出一个s-t图。最终通过最大流最小割算法获得想要的切割结果。现在移动端软件十分流行，在移动端上实现图割算法具有非常大的实用价值。本文在原有的图像切割算法上寻求改进,首先探讨研究了最大流最小割算法，以及相关的网络流理论知识来为之后的算法改进做一个理论铺垫。原始的交互式图割算法因为区域项的影响而无法准确得

8、出想要的切割结果，因而作者选择将区域项融入到边界项之中，消除区域项所带来的影响。最后通过在Android平台上实现该算法并且通过测试实验数据来进一步证明该算法的优越性。关键词：交互式图割算法、网络流、最大流最小割、AndroidIIAbstractImprovementandImpleme