基于模糊聚类图像分割算法与研究.pdf

泛应用到图像分割的多个领蜕�利用粒子群的全局寻优及期急定的特性,确定了较为准确的初始聚类中心;并在摘要方差的新距离。与��劾嗨惴ǘ员瓤芍#�怂惴ǖ脑怂闼俾箍欤�指钚Ч�嫌拧�图像分割就是根据图像各个区域的特性,按照某种准则把它分成多个区域,在众多的分割方法中,结合模糊理论的分割方法越来越受到人们的关注,其中,模糊�痪����聚类算法,�钟τ米钗9惴旱耐枷穹指钏惴ㄖ�唬�丫�还�择不当会使聚类结果陷入局部最小:��惴ㄖ皇抢�昧送枷竦幕叶刃畔ⅲ�挥�考虑其空间信息,会影响图像分割的效果。鉴于此,本文提出了改进的模糊聚类图像分割算法,首先利用分水岭进行预分割,加快了��劾嗨惴ǖ乃俣龋欢��此基础上充分考虑了区域面积和区域方差信息,定义了一个包含区域面积和区域考虑到聚类数目对模糊�痪�稻劾嗨惴ǖ挠跋欤�谏鲜鏊惴ǖ幕�∩咸岢隽�一种改进的自适应模糊�痪�稻劾嗤枷穹指钏惴āO扔梅炙�敕指罘椒ò岩环��像分成�鲂∏�颍��∏�虻母鍪�魑>劾嗍�康乃阉魃舷蓿灰��畲笞钚【�离算法和聚类有效性指标来确定初始聚类中心和最佳聚类数目;最后用改进目标函数的��劾喾椒ǘ苑炙�敕指詈蟮南嗨菩∏�蚪�泻喜ⅲ�浞挚悸橇饲�蛎�关键词:图像分割,模糊�痪�稻劾啵�炙�胨惴ǎ�W尤核惴�并将人们关心的部分分离出来,它是图像处理和计算机视觉领域中研究的核心问题,尤其对后期进行的图像分析、图像理解和图像识别都具有十分重要的意义。但是模糊�痪�稻劾嗨惴ū旧泶嬖谝恍┤毕荩瑃�����淼氖峭枷竦拿扛鱿�素,数据量大,运算复杂;初始聚类中心在一定程度上决定着聚类结果,如果选积和区域方差信息,该方法确定的聚类数目比较合理。重庆人学硕士学位论文中文摘要
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论��课题的研究背景及学术意义��图像分割的发展特点据相关统计,视觉是人类信息传递的主要手段,因此作为视觉信息传递的主要媒介一图像成为了人类信息传递的主要载体,但是,由于图像在成像过程中会受到各种因素的干扰,如噪声和成像设备等等,这些都会造成图像的模糊和变形。同或者相近的区域合并为同一区域,不相似的部分则合并为不同区域,从而找出目标区域。图像分割是各种图像处理的基础,对图像理解、智能识别以及图像分析等图像处理技术都有深远的影响。图像分割也已经成为图像工程中的难点【�方面图像分割至今没有适用于不同类型图像的通用理论和算法,没有统一的分割像分割的效果评价往往需要通过图像分析后才能得到。现今,图像分割已成为图像处理技术发展的一个瓶颈,由于图像分割结果的判断是由人眼来进行的,所以在对图像进行分割时应综合考虑人眼的结构特征和图像固有的属性,另外像素周现在人们最常用于处理这类模糊问题的方法是模糊�>�稻劾���算法。该方法就是通过最小化聚类目标函数,把具有相似性质的部分聚集在一起,但是传统��且恢志植克阉饔呕�惴ǎ�绻�跏季劾嘀行闹皇窃诰植咳≈担�突崾�有些点聚类到局部极小点上,而粒子群优化方法恰好可以解决这类问题,它通过反复迭代寻找全局最优解,通过适应度的大小来评价解的品质,从而在众多的极值中找到全局最优解�】;其次,聚类数目的选择也严重影响着图像分割的结果,为了使分割结果更有意义,本文引进了聚类有效性指标来评价每种聚类情况,从中选出最佳聚类;最后传统��劾嗨惴ń鼋隼�昧送枷癖旧淼南袼厥粜裕�挥谐�图像分割在图像处理中的地位在下图中得以体现:重庆大学硕士学位论文�髀�因此,如何有意义地从图像中分离出人们感兴趣的区域就成为学者们研究的主要课题。而图像分割就是实现这一目的的技术,它是按照图像的各种特征将性质相���效果评价体系;另一方面,图像分割的根本目的是图像分析、图像理解,可是图围的灰度值在视觉上也影响了我们的判断,并且空间位置关系在很大程度上也影响着图像分割效果,图像在成像过程中存在的大量的不规则噪声也会使所成的图像模糊,这些最终都将影响图像自身属性的判定,并且对图像基层处理结果无法给出合理的解释【�。分利用