题目：基于超图理论的图像分割技术研究

时至今日，计算机以及工业领域的发展日新月异，继而使得图像分割技术面临的挑战与日俱增。图像分割技术是图像分析和理解的第一步，也是至关重要的一步。图像分割的效率和精度，影响甚至决定其后续步骤的最终结果。因此，图像分割技术的研究一直受到科研人员的高度重视。然而，面对数字图像蕴含的数据量和信息量不断增加，数字图像处理效率提高的需求日益增长，图像分割技术的发展依旧相形见绌。基于以上问题和挑战，本文尝试在图像分割过程中引入超图结构，提出了一种基于超图理论的图像分割技术，并将其应用于遥感图像分类问题之中。本文提出的算法，缩减了图像基础数据规模，简化了图像拓扑关系结构，进而提高了整体运算效率，并保持了较好的分割效果。本文主要研究贡献归纳如下：

首先，基于多种特征融合的图像超图模型构建。当前，大多数图像超图模型的构建都是基于像素级别的单一特征。这种方式一方面使得算法时间复杂度较大，另一方面所建立的超图关系精度较低。针对这一问题，本文提出在建立超图结构过程中，采用多种特征相融合的联合特征。由此得到的超边关系更紧密精确，进而提高了图像最终的分割效果。

其次，基于超图理论的图像分割处理算法设计。现有一些图像分割算法收敛速度快、对噪声具有鲁棒性，但是其劣势在于容易产生过分割现象。对此，本文制定了一种结合超图理论的图像分割算法策略。此算法将图像分割问题划分为两次分割过程。初次分割过程，采用现有成熟的快速分割算法，得到图像的超像素分割结果。二次分割过程中，在超像素分割结果的基础上，引入超图理论，建立分割区域间的超图模型。通过超图模型中超边的结构变化，实现对超图结构的分割，从而达到对图像分割的目的。

最后，基于分割算法的遥感图像分类方法实现。本文将基于超图理论的图像分割算法应用到高分辨率遥感图像分类问题之中，进一步验证分割算法的有效性及实用性。该方案以高分辨率遥感图像的分割结果为基础，对其进行多种特征提取并融合，进而通过多核学习方法将其分类并标注，从而实现对遥感图像中目标进行分类的功能。

本文针对图像分割算法及其在遥感图像分类这两个方面内容，分别做了大量相关实验进行了验证。结果表明，本文提出的算法在分割准确率、运算效率等方面都取得了较好的效果，同时证明了算法的实用性。