作为民族文化的一大瑰宝,民族图案承载着民族精神和文化内涵,反映了各个时代的生产水平、经济水平及审美趋势。民族图案中独立且重复出现、具有一定文化意义的纹样,称为民族图案基元。民族图案基元的获取依赖于图像分割技术。图像分割技术将图像划分为多个相互独立的区域,并从中提取感兴趣案基元分割算对象。本课题源于北京市科委项目,根据民族图案特点,完成了民族图法的研究,并实现了交互式分割系统。本文研究了各类分割算法并分析其优势和劣势,对比了各类分割算法对民族图案的分割结果,确定以EGBIS算法(基于最小生成树的图论分割)作为研究重点,提出了一种改进的图案分割算法SGB。主要工作如下:(1)针对EGBIS算法易于过分割的问题,对图案进行SLICO超像素预分割,得到多个紧凑度高、具有准确边界的同质区域,并把同质区域描述为超像素,超像素数量取决于输入图案尺寸。(2)以每个超像素作为节点构造带权无向图。超像素非整齐排列,其相邻节点数量、位置与大小未知。本文定义区域颜色均值作为超像素的特征,有效减少了相邻节点的特征差异,并以全部相邻超像素完成边的构建,在此特殊图的基础上定义合并准则,得到更为完整的分割。为了 评价分割结果,引入 F-measure、Probabilistic Rand、Segmentation Covering 与 Variation of Information 四个指标对比改进前后算法。本文仿真实验表明:从主观和客观指标两个角度,SGB算法相较于原始算法得到更加完整的分割结果。(3)基于项目需求与上述技术点,本文搭建了交互式民族图案基元分割系统。在VisualStudio2013集成Qt5.3的环境下,主要完成了四大功能:感兴趣区域的选取、分割算法的选择与参数设置、子区域的合并、子图展示与存储。系统植入了 EGBIS和SGB算法,实现了在算法分割基础上,用户可交互选择子区域进行合并。在满足感兴趣目标分割需求基础上,实现了更加完整的分割结果。