试论基于视觉特性的图形图像分割算法

基于人类视觉认知特性利用计算机对图像进行识别的分割算法研究为目的,分析人类视觉亮度与对比度、多通道、视觉注意特性,以阈值分割方法为研究对象探讨视觉特性在阈值分割方法中的应用,将人眼的视觉特性融入图形图像分割中,对阈值赋予视觉目标函数,并对函数进行优化求解,运用了Sobel算子对边缘进行检测,最大类间差法Otsu构建子图像,基于梯度的结构相似度衡量图像与其二值图之间的结构相似度构建目标函数,采用粒子群优化算法对全局进行优化,并采用淘汰策略对该算法那进行改进,以提高计算效率。通过实验得到结果可知在计算效率和分割质量上本文提出的算法具有更好的效果。

基于视觉特性的图形图像分割算法研究

图像处理技术主要是人类依据自身需要,借助现代计算机技术和图形图像分割算法对各种图形图像进行再加工,以产生能够满足人类应用需求的目标图形图像。但是现阶段很少图形图像分割方法在分割过程中充分考虑分类的视觉特性,这样就造成分割后的图形图像远远难以满足人类的视觉感知需求。为此该文概述了人类视觉系统的组成和特性,全面分析了现阶段图形图像分割中存在的问题,并提出了与人类视觉特性相适应的图形图像分割算法,以供相关人员参考。