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文檔簡介
1、江南大學(xué)博士學(xué)位論文聚類與曲線進(jìn)化方法及在農(nóng)產(chǎn)品圖像分割中的應(yīng)用研究姓名:謝振平申請學(xué)位級別:博士專業(yè):輕工信息技術(shù)與工程指導(dǎo)教師:王士同20080301AbsIractAbstractNondesn’uctiVedetectionofagriculturalproductisabasictechniqueforquali夠assurance,soitisanimportantcomponentofagriculturalmodemiz
2、atjonAIongwiththedeVelopmentofcomputerVisiontechniques,nowmanycorrespondingnondestructiVedetectionmethodsareintroducedandsomegoode何’ectareobtained1nthesemethods,aprimalytaskistogaintheexactobjectimages,ie,imagesegmentati
3、on,withwhichthequantitatiVeanalysesonproductquali妙mightbedoneHoweVer,imagesegmentationisoneofthedi仟icultproblemsincomputerVision;toimproVethepowerofcorrespondingnondeStluctivedetection,theimagesegmentationproblemsonagric
4、ultumlproductsdeserVetomnherexploration1nthispaper,twotypesofagriculturalproductsaremainlyexaminedincludingpeachshadeimagesandnatural仇litimagesClusteringandcuⅣeeV01ution(1eVelset)techniquesaret、voprominentimagesegmentati
5、ontools,whicharealsousedtoimagesegmentationsofagricultLnalproductsinthisp印erInch印ter2andchapter3,wefocusoncJusteringbasedimagesegmentationmethods,wheret、^,Onewclusteringalgorithmsarepresentedincluding:anewdiVisiVehierarc
6、hicalclusteringalgorithmSHPDHCandanenhancedpossbjlisticclusteringalgorjthm(EPCM)丁hesetwonewimagesegmentationmethodsareallbasedonthesoRhypersphericpanitionstrategiesproposedinthech印ter2ofthispaperComparedwithseVemlpopular
7、clusteringalgorithms,SHPDHCandEPCMhaVethebetter(orequaJ)clusteringrobustnessandtheabili夠tolabeltheoutliersofthedatasetThepeachshadeimagesaremainlyexaminedinthesetwochapters,andtheexperimentalresultsdemons協(xié)牡ethatthebetter
8、segmentationresuItscanbeobtainedbyaboVeMonewalgorithmsthanseVeralclassicalcIusteringbaSedimagesegmenta_tionmethodsforthemostofsuchtypeofimagesHoweVeLforthecompIexnaturalfrujtimages,thesatisaedresultscannotbeobtainedbyabo
9、Ve鉚oalgorithmsThesecasesare如rdherresearchedinthenextt、voch印ters1nchapter4,anewimagesegmentationmodelintegratingthemzzycmeansclusteringintoMumford—Shahmodel(FCMMS)ispresentedNext,acoupledleVelsetmethodintegratingwithGauss
10、ianmixturemodel(GMMLS)forimagesegmentationisproposedinch印ter5AboVe鉚onewmodelscanbeVjewedasacombinationofclusteringandleVelsetimagesegmentationmethodsfromtheViewpointofmodelobjectfunctionalTheycalle膿ctiVeIyinheritthemerit
11、soft、Vooriginalmethods,whiIetherespectiVeshortcomingsareweakenedThe印plicationperfomlanceofthesetwonewmethodsonpeachshadeimagesandnatural行uitimagesareVe哆satisfiedwithourexpectationsFurthermore,inmanycaSes,GMMLScangetthebe
12、ttersegmentationperfornlancethanFCMMSduetoitstheoreticaImamri哆NeVenheless,accordingtothesamefhmeworkofFCMMS,manyextendedVersionsintegratingwithcurrentfhzzycJusteringalgorithmsforimagesegmentationmightbeputfonVard,whichw川
13、jmproVeitspracticalapplicationworthinessInchapter6,someadVancedtechniquesoftwonewimagesegmentationmethodsarediscussedInmanyc硒es,theseadVancedtechniquesmightpaythecruciaIrolesandimproVethesegmentationperfbnllanceingreatpa
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