【摘 要】
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中轴是图像的一种抽象表示,可视作图像的一种细化结构,它保留着图像原始的拓扑结构及特征信息,易于计算机对图像的结构特征信息进行保存及传递.针对中轴冗余分支过多,整体不够简洁的问题,许多学者进行了相关研究,其中Feldman等人所提出得贝叶斯模型方法,将贝叶斯法则运用于骨架生成,并通过优选算法实现对中轴修剪,获得最优骨架.本文运用Feldman贝叶斯模型方法思想,将其运用到骨架优化问题的研究中.在控制
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中轴是图像的一种抽象表示,可视作图像的一种细化结构,它保留着图像原始的拓扑结构及特征信息,易于计算机对图像的结构特征信息进行保存及传递.针对中轴冗余分支过多,整体不够简洁的问题,许多学者进行了相关研究,其中Feldman等人所提出得贝叶斯模型方法,将贝叶斯法则运用于骨架生成,并通过优选算法实现对中轴修剪,获得最优骨架.本文运用Feldman贝叶斯模型方法思想,将其运用到骨架优化问题的研究中.在控制图像重构误差的前提下,利用重构误差及骨架简洁度作为控制参数建立平衡算法,对中轴所包含的骨架分支进行优选,实现重构精度与骨架简化的平衡统一.整个算法采用逆向修剪的方式,由中轴确立骨架主轴并对中轴分支进行级别的设置,从骨架主轴出发,运用控制参数和平衡算法对中轴分支按级别进行优选,将优选中轴分支添入主轴,构成图像的最优近似骨架.本文实验的对象为二值图像,采用形态学相关知识进行骨架重构,在对实验结果进行详细分析时,选取了两个相关骨架修剪算法与之进行效果对比.实验结果显示,本文算法是有效的且具有较好的鲁棒性,算法复杂度较低,运算速度较快,在图像重构误差的调控下,所获取的骨架更简洁.
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