一种基于广义数据场和Ncut算法的图像分割方法

摘要

本发明提供一种基于广义数据场和Ncut算法的图像分割方法，首先，将特征空间划分为层次网格，第一层网格和第二层网格，同时形成与之对应的网格特征空间Ω_s和Ω_b，第一层每8个相邻小网格形成第二层的一个大网格；然后通过运用GDF算法基于第二层网格计算得到第一层网格的势值分布。基于势值分布，再将第一层网格进行聚类，聚类结果映射到图像上，从而实现对于一幅图像的初始分割操作，将其划分为不同的彼此不相交的区域；最后，基于图像初始分割的结果构建无向加权图后，运用基于区域的Ncut算法来合并性质相同的区域，直至达到最佳图像分割结果。本发明在图像分割上具有快速、简单、准确的优点。