功能描述：
在圖像處理中,圖像分割是一種重要的圖像分析手段,目的在于將圖像劃分為具有不一致性特征的區域并提取圖像中有意義的或人們感興趣區域,是后續圖像處理的基礎。在計算機視覺領域上,圖像分割一直是一個研究的熱點問題,各種方法層出不窮,解決了圖像分割中各種復雜的問題,但是,圖像分割效果的提升非常緩慢,如何能準確高效地分割圖像成為了該領域的挑戰性工作。論文對有監督的圖像分割算法和無監督圖像分割算法的研究現狀做了簡單介紹,并詳細描述了經典的無監督圖像分割算法�，F有的無監督圖像分割算法存在以下兩個普遍的問題:(1)在分割復雜形狀的物體時,存在局限性�；趧澐只蛘邔哟蔚木垲愃惴ㄖ荒馨l現“類圓形”的簇,因此,在應用于圖像分割中時,對復雜形狀的物體分割效果較差。(2)對圖像的紋理信息比較敏感。已有無監督分割算法通常將物體內部的紋理檢測為邊緣。針對已有無監督分割算法存在的問題,本文聯合核密度估計和密度峰值聚類,提出了一種新的基于密度峰值的無監督圖像分割算法(DP-UIS),相對于已有的工作,本文的主要工作如下:(1)本文提出一種新的無監督圖像分割方法DP-UIS,能有效處理紋理復雜、形狀各異的自然圖像分割問題,并保證了圖像分割的實時性。
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