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文檔簡介
1、圖像分割是計算機圖像識別與理解中的一個十分活躍的研究領(lǐng)域,是模式識別、圖像理解、計算機視覺等領(lǐng)域的一個重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。由于彩色圖像比灰度圖像提供了更為豐富的圖像信息,因此彩色圖像的分割在近幾年越來越引起人們的重視,許多研究人員已相繼提出各種各樣的分割算法。
由于圖像信息本身具有不確定性,很多原有的圖像分割算法并不能較好地處理彩色圖像,而云模型正是處理知識的不確定性的很好的工具,同時,粒計算方法可以簡化圖像處理過程的計算復雜
2、度。因此,本文著重研究了粒計算和云模型在彩色圖像分割中的應用,并把研究成果應用于彩色圖像中,取得了良好的效果。本文工作主要包括以下內(nèi)容:
(1)研究和分析了常用的顏色空間及其應用領(lǐng)域,根據(jù)各顏色空間的優(yōu)缺點選擇合適的顏色空間,并對其進行了合理的非均勻量化,構(gòu)造了256柄的一維特征矢量。
(2)根據(jù)人類認識自然世界的多角度認知過程,并由粒計算的認知思想,提出了圖像分割過程中的多粒度認知模型。該模型實現(xiàn)了粒計算的
3、基本問題:?;土5挠嬎悖瓿闪嗽屏T诙嗔6瓤臻g的合成,為圖像分割的處理過程提供了指導思想。
(3)云粒合成算法是基于云模型的圖像分割的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文對文獻[1]中的云概念合成方法的參數(shù)進行了修正,使的本文提出的圖像分割算法更具有普適性。實驗結(jié)果證明了修正后的參數(shù)更有合理性。
(4)圖像中的目標在空間上具有相關(guān)性。參照Sobel算子,提出了基于云模型的區(qū)域距離度量算法,該算法不僅考慮了區(qū)域在顏色屬性上的相似性
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