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文檔簡介
1、圖像分割是模式識別和計算機視覺中的一個經(jīng)典問題,尤其在圖像處理、分析和理解等領域中是一項關鍵技術,其分割結(jié)果的好壞直接影響到視覺系統(tǒng)的性能。由于成像中各種因素的影響,使得待分割圖像的目標與背景之間一般帶有一定的相似性和不確定性,而模糊信息處理技術特別適合此類問題的解決,因此在圖像分割中得到了十分廣泛的應用。 基于以上原因,本文研究了以模糊聚類理論為基礎的,在圖像分割中頗為流行的模糊均值聚類算法,并針對其在圖像分割應用中的不足之處
2、進行了改進和革新。主要研究成果可歸納如下: 1.首先構(gòu)造了兩種二維直方圖,并結(jié)合加權模糊均值聚類算法和塔形分解的多尺度變分辨率思想,提出了一種新的圖像快速分割算法——基于二維直方圖加權的塔形模糊均值聚類算法,這一新算法提高了標準模糊均值聚類算法的分割速度并降低了分割對噪聲的敏感程度。 2.其次,提出了基于新算法的聚類有效性評價函數(shù)——修正劃分模糊度,實現(xiàn)了圖像分割中最佳類別數(shù)的自動確定。此外,深入研究了模糊均值聚類算法中
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