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《基于自適應(yīng)模糊聚類分析的圖像分割算法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于自適應(yīng)模糊聚類分析的圖像分割算法研究摘要：圖像分割是數(shù)字圖像處理研究的重要領(lǐng)域，也是其研究的熱點問題之。圖像分割是把圖像分割成各具意義的區(qū)域，它對于圖像特征提取、圖像分析與描述、圖像識別等具有重要意義。目前，有許多種圖像分割方法，本文提出了兩種基于自適應(yīng)模糊聚類的圖像分割算法。聚類分析是一種無監(jiān)督分類法，在缺少先驗知識時，圖像分割可以通過聚類分析完成。本文討論和分析了圖像分割的研究現(xiàn)狀，傳統(tǒng)分割方法及其優(yōu)缺點；針對聚類分析算法的特點進(jìn)行了分析，著重研究了聚類算法及其在圖像分割中的應(yīng)用；在研究模糊C均值算法和均值漂移算法的基礎(chǔ)上提出了兩種自適應(yīng)的
2、圖像分割算法。（1）傳統(tǒng)的模糊C均值聚類算法對初始值敏感，不良的初始值會導(dǎo)致算法的收斂速度過慢和收斂到局部極值。針對這些不足，本文將遺傳算法引入到FCM算法中，提出了一種自適應(yīng)初始值的FCM圖像分割算法。利用遺傳算法強(qiáng)大通用性，較好地解決了FCM算法對初始化敏感的問題，又能在一定程度上提高了圖像分割的速度，獲得了較好的分割結(jié)果。（2）均值漂移算法是一種統(tǒng)計迭代的核密度估計方法，用于圖像分割時不需要任何先驗知識，近年來在圖像分割領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。但是均值漂移算法中帶寬的選擇對算法性能有較大的影響，采用固定帶寬，如果帶寬選擇過大，可能會合并某些極值點
3、。因此本文提出了一種自適應(yīng)帶寬的均值漂移圖像分割算法，獲得了高質(zhì)量的分割效果。關(guān)鍵詞：圖像分割；聚類分析；自適應(yīng)；模糊C均值；均值漂移Abstract:Imagesegmentationisanimportantresearchfieldofdigitalimageprocessing,andisoneofthehotissuesinthestudyofit.Imagesegmentationisjusttosegmentanimageintodifferentsub-imageswithdifferentcharacters.Itisimport
4、antsignificanceforimagefeatureextraction,imageanalysisanddescription,imagerecognition.Atpresent,therearemanykindofimagesegmentationmethod.Thispaperputforwardtwobasedonadaptivefuzzyclusteringimagesegmentationalgorithm.Theclusteringanalysisisanunsupervisedclassificationmethod.Cl
5、usteringanalysisisalwayscarriedoutintheconditionwithnopre-knownknowledge.Inthispaper,thenclusteringalgorithmsandimagesegmentationbyclusteringwereresearchedindepthaccordingtothecharacteristicsofclustering.Throughselectionandimprovementofclusteringalgorithms,useFCMalgorithmsandM
6、eanShiftalgorithm,twoimagesegmentationalgorithmsbasedonauto-adaptionclusteringanalysisareproposed.Themaincontentsofthethesisincludes:(1)FuzzyC-meansalgorithmisoneofthewidelyappliedfuzzyalgorithmsatpresent.Basedontheanalysisofadvantagesanddisadvantagesoftheself-adaptiveFCMimage
7、segmentationalgorithm,animprovedself-adaptivefuzzyC-meansclusteringalgorithmisproposed.Firstofall,themethodadoptsaninitialalgorithmtoassuretheinitialsearchingscopeofgeneticalgorithm.Thenimprovementsareappropriatelymadeonparameter.Lastlystepofthenewalgorithmisproposed.Themethod
8、solvesthelimitationofconvergingtothelocalinfinitesimalpointin
