基于聚類技術(shù)的圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割是指把圖像分解成各具特性的區(qū)域并提取出有用目標(biāo)的技術(shù)和過程，它是由圖像處理到圖像分析的一個(gè)關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占有非常重要的位置。圖像分割己在計(jì)算機(jī)視覺、圖像編碼、模式識(shí)別和醫(yī)學(xué)圖像分析等很多領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用。
　　 圖像自身存在許多不確定性和不精確性，人們發(fā)現(xiàn)模糊理論對(duì)于描述圖像的這種不確定性是一個(gè)很好的選擇，而圖像分割問題恰好是將圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分類的問題，近年來一些學(xué)者致力于將模糊聚類技術(shù)應(yīng)用于圖像分割中，在許

2、多應(yīng)用中效果要好于傳統(tǒng)的圖像分割方法，但是經(jīng)典的基于模糊聚類的分割方法仍然存在一些問題。因此，本論文針對(duì)這些問題，主要涉及了以下幾個(gè)內(nèi)容：
　　 (1)對(duì)基于標(biāo)準(zhǔn)模糊C均值聚類的圖像分割算法進(jìn)行了探討，研究了基于模糊聚類的圖像分割方法中初始類別數(shù)的選取、初始類中心和初始隸屬度矩陣的確定等問題。
　　 (2)對(duì)現(xiàn)有的基于灰度信息和空間信息二維特征的FCM圖像分割算法進(jìn)行了研究，且分析了聚類的有效性函數(shù)，并給出了一個(gè)適用于圖