基于模糊聚類的圖像分割算法研究

基于模糊聚類的圖像分割算法研究

ID:37413331

大?。?.07 MB

頁(yè)數(shù):68頁(yè)

時(shí)間:2019-05-23

基于模糊聚類的圖像分割算法研究_第1頁(yè)
基于模糊聚類的圖像分割算法研究_第2頁(yè)
基于模糊聚類的圖像分割算法研究_第3頁(yè)
基于模糊聚類的圖像分割算法研究_第4頁(yè)
基于模糊聚類的圖像分割算法研究_第5頁(yè)
資源描述:

《基于模糊聚類的圖像分割算法研究》由會(huì)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(kù)。

1、哈爾濱工程大學(xué)碩十學(xué)位論文摘要圖像分割是圖像分析、識(shí)別和理解的基礎(chǔ),是圖像處理的一個(gè)極其重要的環(huán)節(jié),同時(shí)也是圖像處理技術(shù)中的難點(diǎn)。由于圖像所具有的模糊性,近年來(lái)一些學(xué)者將模糊理論引入到圖像處理中,應(yīng)用模糊聚類進(jìn)行圖像分割。本文在研究模糊理論的基礎(chǔ)上,對(duì)模糊聚類算法在圖像分割中的應(yīng)用進(jìn)行了一定的研究。首先介紹了模糊理論的基本知識(shí),在此基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹了模糊C一均值聚類算法(FCM)。通過(guò)對(duì)其參數(shù)設(shè)定及收斂性的分析,分別利用山峰聚類算法和減法聚類算法對(duì)FCM進(jìn)行初始化,重點(diǎn)提出了利用邊緣信息的FCM初始化方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真表明,算法能夠得到有意義的分割類別數(shù)目和接近最優(yōu)解的聚類原型初始值。在圖像分

2、割的具體實(shí)現(xiàn)上,針對(duì)不同類型的圖像,提出了不同的模糊聚類分割方法。針對(duì)灰度圖像,提出了基于粒子群(PSO)和加權(quán)模糊C一均值算法(WCM)的灰度圖像分割方法,該方法以利用了像素空間相關(guān)信息的二維直方圖作為模糊C一均值算法的加權(quán)值,并利用粒子群優(yōu)化算法求解模糊C一均值算法的最優(yōu)解,不僅可以有效抑制噪聲的影響,找到有效分割的聚類原型,并且能夠提高算法收斂速度,提高實(shí)時(shí)性。針對(duì)于彩色圖像的分割,由于其無(wú)法像灰度圖像利用直方圖加權(quán)以減少樣本數(shù)目,因而研究了基于多層減法聚類的模糊C一均值算法,首先通過(guò)多層減法聚類將圖像分成%個(gè)顏色相近的子集,再對(duì)這些子集進(jìn)行FCM聚類,可以有效減少聚類樣本數(shù)目,提高算

3、法實(shí)現(xiàn)速度,實(shí)驗(yàn)表明算法具有良好的分割效果。關(guān)鍵詞:模糊C一均值聚類;圖像分割:粒子群:減法聚類哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTImagesegmentationisthebasisof.imageanalysis,recognitionandunderstanding.It’Sanextremelyimportantaspectofimageprocessingandadifficultprobleminimageprocessingtechnology.Becauseimagehasfuzziness,inrecentyearssomescholarsintroducedthe

4、fuzzytheoryintotheprocessingofimage,applyingthefuzzytheory.tocarryontheimagesegmentation.Thispaperhasstudiedtheapplicationoffuzzyclusteringalgorithmtoimagesegmentationonthebasisofthestudyoffiu_zysettheory.Firstintroducedthebasictheoryoffuzzysetand,basedonthis,introducedFuzzyC-Meansclusteringalgorit

5、hmindetail.Toanalysisitsparametersettingsandconvergence,werespectivelyusedpeaksclusteringalgorithmandsubtractionclusteringalgorithmtotheFCMinitialization,andproposed、枋thaFCMinitializationmethodusingedgeinformation.Thesimulationshowsthatthealgorithmcallgetmeaningfulnumberofsegmentationandinitialvalu

6、eofclusteringprototypeclosetotheoptimalsolution.Intherealizationofimagesegmentation,differentfuzzyclusteringsegmentationmethodsareproposedfordifferenttypesofimages.Forgrayimage,weproposedagrayimagesegmentationmethodbasedonPSOandweightedFCM.Thismethodtakesadvantageoftwo-dimensionalhistogramusingthep

7、ixel’Sspace·relatedinformationastheweightofFuzzyC-Meansclusteringalgorithm,andusePSOtogettheoptimalsolutionofFCM.Thealgorithmcannotonlycurbtheimpactofnoise,findeffectivesegmentationclusteringprototype,butal

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁(yè),下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁(yè),下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動(dòng)畫(huà)的文件,查看預(yù)覽時(shí)可能會(huì)顯示錯(cuò)亂或異常,文件下載后無(wú)此問(wèn)題,請(qǐng)放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫(kù)負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對(duì)本文檔版權(quán)有爭(zhēng)議請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系客服。
3. 下載前請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等原因無(wú)法下載或下載錯(cuò)誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請(qǐng)聯(lián)系客服處理。