摘 要

基于随机游走的图像分割算法是Leo Grady于2006年提出的一种新颖的图像分割方法，类似随机游走的现象非常普遍，比如空气里的尘埃，水中的微粒，时刻做着无规则的随机运动，因为日常生活中无规则运动相当多，所以我们对随机游走概念的感受清晰直观，将该原理与图像分割结合有非同寻常的创新意义。这种方法在医学、气象学、军事学和计算机科学等诸多领域有非常突出的贡献，它的优点在于处理含有噪声或边界模糊的图像时拥有系统稳定性，并且运算速度快、实际效率高，特别是在处理灰度图像时效果较好。

针对图像分割领域的各种问题，在其他方法不能很好解决时，基于随机游走的图像分割算法可以很好的填补这部分的空白，所以不断保持并优化该算法对图像分割研究领域有着重大的意义。在该算法中需要求出某个节点的最大转移概率，找出与该概率相关的未标记节点与种子像素节点，并将标记赋予未标记的节点，在多个节点照此法操作后，就完成了图像分割。传统的随机游走图像分割算法仍有一定的不足，在实际运用中，会有针对性的进行具体改进。

关键词：随机游走 图像分割 种子像素 节点

Abstract

The algorithm of image segmentation based on random walk is a novel image segmentation method proposed by Leo Grady in 2006.The phenomenon of random walk is very common, such as the dust in the air, the particles in the water, and the randomness of the random Movement, because the daily life of a considerable number of irregular movement, so we feel the concept of random walk clear and intuitive, the principle and image segmentation has an unusual combination of innovative significance. This method has a very prominent contribution in many fields such as medicine, meteorology, military science and computer science. Its advantage is that it has system stability when dealing with images with noise or boundary blur, and the operation speed is fast and the actual efficiency is high, especially when dealing with grayscale images.

Aiming at various problems in the field of image segmentation, the image segmentation algorithm based on random walk can fill this part of the blank when other methods can not be solved well. Therefore, it is important to keep and optimize the algorithm in image segmentation. In this algorithm, it is necessary to find the maximum transition probability of a node, find the unlabeled node and the seed pixel node associated with the probability, and assign the mark to the unlabeled node. After the multiple nodes follow this method, image segmentation finishes. The traditional random walk image segmentation algorithm still has some shortcomings, in the actual application, will be targeted to carry out specific improvements.

Key Words：random walk image segmentation seed pixel node

目 录

第1章 绪论 1

1.1 背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 研究内容 3

1.4 论文结构 3

第2章 图像分割基础技术 5

2.1 图像分割概念 5

2.2 图像分割方法 5

2.2.1 基于区域的分割方法 6

2.2.2 基于边缘的分割方法 6

2.2.3 基于阈值的分割方法 6

第3章 随机游走模型 8

3.1 随机游走图像分割理论 8

3.2 随机游走理论 11

3.3 随机游走理论特性 13

3.4 重启型随机游走 14

第4章 实验分析 15

4.1 实验流程 15

4.2 结果分析 17

第5章 总结与展望 20

5.1 本文总结 20

5.2 未来展望 20

参考文献 22

致 谢 23

第1章 绪论

1.1 背景及意义

1.1.1 研究背景

本文的中心内容是图像分割，图像分割是一个比较古老且研究广泛的问题，即把一副图像分割成若干特定部分，每个部分具有自身独特的性质，且是一个有价值的完整图形。图像分割与图像分析、图像处理息息相关，它对具体问题的处理和分析非常重要，它涉及的领域非常广泛，包括心理学、生理学、计算机科学、军事学、气象学、遥感技术等，可以说图像分割是解决诸多领域视觉感知问题的一把行之有效的金钥匙。现如今，分割方法主要有以下几种：区域图像分割、边缘图像分割和阈值图像分割方法等。