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随着成像设备的发展以及人们对计算机视觉系统精度和稳定性要求的提高,彩色图像分割已成为计算机视觉系统中一个基础而又关键的步骤,如何快速准确的进行高分辨率彩色图像处理,不仅具有重大的学术价值,而且具有巨大的商业价值。论文以彩色图像为研究对象,对分水岭分割算法和图论分割算法进行了深入的研究,取得了如下成果:(1)针对传统Watershed变换算法生成的区域个数过多问题,本文提出了一种新的基于图像和梯度双重平滑的Watershed预分割方法。该方法通过对原始图像和梯度图像进行平滑处理,利用Watershed变换进行预分割。实验表明该方法能够在保持局部信息的情况下,有效的减少分水岭变换后的区域个数。(2)针对基于GraphCut图像分割方法在处理高分辨率彩色图像时,分割时间过长,达不到实时处理的要求,本文提出了一种基于金字塔模型的快速GraphCut图像分割方法。该方法将高分辨图像降为低分辨率图像进行初步分割,然后再将分割结果映射到高分辨率图像来完成分割。实验表明,在同样的实验环境条件下,该方法由于图像分辨率降低,减少了图中节点个数,因此大大减少了分割时间和算法内存开销。(3)为了提高图像分割精度,并降低图像处理的时间,本文用分水岭变换后的区域取代像素点,映射为加权图中的顶点,区域间的相似性作为加权图中边的权值,利用最大流-最小割定理来完成图像分割。实验结果表明,该方法在保持分割精度的同时,有效降低了图像分割的时间。(4)基于以上研究成果,设计了一个交互式图像分割系统,该系统人工交互少,分割处理快并且操作方便。该系统已经成功地运用到了基于计算机视觉的硒化锌优化下料系统中,仅通过少量人工交互,解决了由于材料反光,背景复杂等原因造成图像分割不准确的问题,提高了计算机视觉系统的精度、稳定性和工作效率。