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研究图像边缘分割优化问题,由于图像边缘信息复杂,用传统边缘分割方法,当图像中的物体结构复杂的时候,会造成图像像素重叠、粘连等形成干扰的因素,导致图像边缘分割时错误率较高问题。为解决上述问题,提出一种基于MCMC的灰度图像分割方法。通过建立四种图像灰度模型和遍历的Markov Chains求解空间,能够避免传统方法由于边缘点粘连不清,而带来的分割错误问题,最终完成灰度图像的完整高效分割。实验证明,改进方法不仅能实现图像完整分割,而且能具有较高的分割效率,取得了令人满意的效果。