60、图像分割、资源分配与编码的创新方法研究

图像分割、资源分配与编码的创新方法研究

1. 彩色图像分割

在图像理解领域，过去几十年研究人员主要聚焦于灰度图像理解算法的设计。而彩色图像具有信息量大的优势，可用于更精确的目标定位、预处理以及处理更复杂的图像。典型的彩色图像捕捉系统基于红、绿、蓝三原色的三色输入。

1.1 提出的方法

该方法的步骤如下：
1. 读取给定图像。
2. （可选）进行高斯平滑。
3. 分离R、G和B通道。
4. 对每个通道执行以下操作：
- 图表示：将输入图像表示为图G = (V, E)，其中V表示顶点集，E表示边集。考虑顶点的8 - 连通性来确定边。对于大小为N×N的图像，图G将有$N^2$个顶点和$2N^2 - 4N + 6$条边，看起来像一个网格图。
- 混合最小生成树（Hybrid MST）：选择Boruvka和Prim算法的组合（混合算法）来生成最小生成树（MST），因为其时间复杂度较低，为$O(N log log N)$。边集被分为MST边和非MST边，即$E = E_1 ∪ E_2$。
- ADD_EDGE伪代码：

Algorithm: ALL_EDGE
Input: MST, E2; Output: Cycles
1. Sort E2 in non - decreasing order of weights
2. Cycles = {}
3. While E2 is not empty
    a. Extract an edge from E2 and store its end vertices in u and v res