38、图表图像解读与分割及网络安全教学创新技术

图表图像解读与分割及网络安全教学创新技术

图表图像解读与分割

在图表图像的处理中，有一种基于直方图的聚类方法用于分割图表图像。该方法利用直方图确定峰值，将其作为分割的 K 值。

以下是不同图像在选择不同比例直方图峰值作为 K 聚类时的情况：
| 图像 | 总峰值数 | 最高 25% 峰值选择数 | 最高 50% 峰值选择数 | 最高 75% 峰值选择数 | 最高 100% 峰值选择数 |
| — | — | — | — | — | — |
| 图像 1 | 54 | 14 | 27 | 41 | 54 |
| 图像 2 | 101 | 26 | 51 | 76 | 101 |
| 图像 3 | 130 | 33 | 65 | 98 | 130 |
| 图像 4 | 254 | 64 | 127 | 191 | 254 |

当仅选择部分直方图峰值时，一些低强度和浅色区域可能无法正确分割。例如，选择较少比例的峰值时，只有部分区域能被正确分割。而当选择 50%和 75%的直方图峰值时，图像分割效果比选择较少比例时更好。当考虑所有峰值作为 K 质心时，即使是低强度和浅色背景区域也能被正确分割。

通过对比提出的 K - 均值算法和标准 K - 均值算法可以发现，标准 K - 均值算法无法从背景中正确分割出感兴趣区域，而提出的模型能够正确分割图表部分。对于堆叠面积图、堆叠条形图和饼图等，提出的模型能正确分割其小区域，而标准算法无法分割图表的子区域，也不能将整个前景区域从背景中分割出来。

该方法在处理各种类型的图表图像时表现出较强的鲁棒性，能够从完整的图表图像中分离出所需的感兴趣区域（ROI），