基于复杂网络理论的图像分割方法

本发明公开了一种基于复杂网络理论的图像分割方法，发展了复杂网络中相关理论，无需大量数据和标签，能实现对复杂纹理图像的分割。本方法首先对图像进行去噪，利用聚类获得目标像素区域，生成网络节点集；然后，对图像进行网格化，获得网络的拓扑结构；之后，优化网络拓扑结构得到最优社区结构划分结果；最后，根据社区结构的最优划分，结合区域轮廓提取和区域分割实现图像分割任务。本发明中提到的图像分割方法可应用于具有复杂纹理的数字图像分割，因此，本发明可以应用在多个学科领域，如材料学、医学、微观结构学、天文学等，提高研究速度，降低研究成本，促进这些学科的研究和发展。
上海大学
韩越兴 | 宋磊磊 | 王冰