智能圖像分割方法研究.pdf

1、　　圖像分割是一種重要的圖像處理技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域低層次視覺中的主要問(wèn)題，同時(shí)它又是一個(gè)經(jīng)典難題。圖像分割是由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占據(jù)重要的位置。一方面，它是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ)，對(duì)特征測(cè)量有重要的影響；另一方面，圖像分割及其基于分割的目標(biāo)表達(dá)、特征提取和參數(shù)測(cè)量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的圖像分析和理解成為可能。　　本文在研究經(jīng)典的圖像分割方法基礎(chǔ)上，將智能的方法運(yùn)用到圖像分割中，主要內(nèi)

2、容包括：經(jīng)典圖像分割技術(shù)；基于混沌遺傳算法的圖像分割；基于模糊集理論的圖像分割。 本文主要研究重點(diǎn)集中在以下幾個(gè)方面：在研究進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上，研究了一種量子進(jìn)化規(guī)劃算法，仿真結(jié)果表明該算法比采用高斯變異的傳統(tǒng)進(jìn)化規(guī)劃算法的收斂速度快，并將該算法應(yīng)用于FIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)；在分析現(xiàn)有混沌遺傳算法的基礎(chǔ)上，將混沌遺傳算法與圖像閾值分割技術(shù)融合，采用變尺度混沌遺傳算法進(jìn)行圖像分割，仿真結(jié)果表明，與遺傳算法相比，該算法用于閾值尋優(yōu)