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申请/专利权人：宁波大学

摘要：本发明公开了一种基于Ising图模型的图像分割方法，通过构建图像对应的Ising图模型、Ising图模型对应的对偶图、对偶图对应的扩充对偶图，然后根据Ising图模型的系统总能量计算扩充对偶图的最大权值完美匹配，再根据扩充对偶图的最大权值完美匹配，获取Ising图模型的最小权值割，最终根据最小权值割对应Ising图模型中节点的状态配置获得图像的分割结果，利用简单有效的Ising图模型进行图像分割，不仅计算复杂度低、效率高，而且分割精确度高，同时相比于现有的图像分割算法没有过于严格的条件限制；本发明方法在计算Ising图模型的边的权值能量时，充分利用了Ising图模型中节点的灰度信息或颜色信息或纹理信息，将这些信息作为图像分割的依据，可以达到比较准确的分割结果。

主权项：一种基于Ising图模型的图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：①对待分割的图像进行归一化预处理；②构建归一化处理后的图像对应的平面的Ising图模型，记为Gv,ε，其中，v表示Gv,ε中的节点，ε表示Gv,ε中的边，归一化处理后的图像中的像素点与Gv,ε中的节点一一对应，Gv,ε中的每个节点有且仅有两种状态，状态值为0或1；③计算Gv,ε中所有相邻节点之间的边的权值能量，将Gv,ε中相邻的第i个节点和第j个节点之间的边的权值能量记为Eij，Eij=a×Disagreementij+b，其中，a为负相关系数，a0，Disagreementij表示Gv,ε中相邻的第i个节点和第j个节点的差异度，Disagreementij=|featurei‑featurej|，featurei表示Gv,ε中的第i个节点的灰度信息或颜色信息或纹理信息，featurej表示Gv,ε中的第j个节点的灰度信息或颜色信息或纹理信息，在此，featurei和featurej都是灰度信息，或都是颜色信息，或都是纹理信息，“||”为绝对值符号，1≤i≤n，1≤j≤n，n表示Gv,ε中包含的节点的总个数；④将Gv,ε中的割边集合定义为Cy，Cy={i,j∈ε:yi≠yj}，然后根据Cy计算Gv,ε的系统总能量，为Ey，Ey=wCy，其中，i,j表示Gv,ε中的第i个节点与Gv,ε中的第j个节点之间的边，y表示Gv,ε中所有节点的状态，y∈{0,1}n，yi表示Gv,ε中的第i个节点的状态值，yi∈{0,1}，yj表示Gv,ε中的第j个节点的状态值，yj∈{0,1}，wCy表示Gv,ε中所有割边的权值能量之和；⑤构建Gv,ε对应的对偶图，记为G'v',ε'，其中，v'表示G'v',ε'中的节点，ε'表示G'v',ε'中的边，G'v',ε'中的边与Gv,ε中的边一一对应；再构建G'v',ε'对应的扩充对偶图，记为G*v*,ε*，其中，v*表示G*v*,ε*中的节点，ε*表示G*v*,ε*中的边；⑥采用blossom‑shrinking算法计算G*v*,ε*的最大权值完美匹配，再根据G*v*,ε*的最大权值完美匹配计算Gv,ε的最小权值割，G*v*,ε*的最大权值完美匹配与Gv,ε的最小权值割互补；⑦将Gv,ε的最小权值割对应的各个节点的状态值作为归一化处理后的图像中与各个节点相对应的各个像素点的标签，将归一化处理后的图像中标签值为0的像素点判定为图像的背景像素点，将归一化处理后的图像中标签值为1的像素点判定为图像的前景像素点。

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