基于模糊理论分析图像分割算法的研究

《基于模糊理论分析图像分割算法的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学

2、有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期摘要I摘要图像分割是一种基本的计算机视觉技术，是由图像处理到图像分析的关键步骤。由于成像过程中受各种因素的影响，图像自身存在着许

3、多不确定性和不精确性的问题。而模糊理论方法对于图像的这种不确定性有很好的描述能力，因而近年来基于模糊方法的图像分割算法得到了广泛的应用与研究。本论文主要是在现存的模糊聚类算法和模糊轮廓模型算法的基础上，着重分析了目前基于模糊的分割算法所存在的问题，并通过深入研究获得了有效的方法来解决模糊方法应用于图像分割所面临的一些实际问题。本文的主要工作如下：1.针对于含有高强度噪声图像的分割区域一致性不好与分割精度低的问题，本文提出了一种新的基于空间邻域信息的模糊C均值图像分割算法。该算法引入了加权平衡因子，考虑了像素点的空间距离约束和空间灰度约束，

4、保证了空间邻域信息的完整性。其次，改进算法还采用核空间距离测度进行聚类，准确反映出了数据的分布特点，提高了分割的精度。此外，改进算法避免了参数选择的问题，提升了聚类算法的稳定性和聚类性能。实验结果表明，该算法得到的图像聚类分割结果更稳定、边缘更平滑、区域一致性更好，具有很强的噪声抑制能力。2.针对于灰度不均匀图像的分割问题，本文提出一种基于邻域信息的模糊活动轮廓模型用于灰度不均匀图像分割。由于现存的模糊活动轮廓模型仅利用图像的全局信息，因此改进模型算法通过引入高斯核函数来控制邻域窗口的作用范围，充分利用灰度不均匀图像的局部统计信息。经实验

5、证明，用改进的模糊活动轮廓模型对灰度不均匀图像进行分割，能获得清晰、准确的分割结果，提高图像分割的准确性和效率。关键词：模糊聚类图像分割空间约束核函数模糊活动轮廓AbstractIIIAbstractImagesegmentationisabasictechnologyofcomputervision,whichisthekeystepfromimageprocessingtoimageanalysis.Duringimaging,duetotheinfluencesofallkindsoffactors,theimageexistman

6、yuncertainandinaccuratefactors.However,thefuzzytheorycanwelldescribetheseuncertaintiesoftheimage.Inrecentyears,imagesegmentationbasedonfuzzytheoryhasbeenwidelystudied.Thisthesismainlyoverviewedtheclassicalfuzzyclusteringalgorithmandthefuzzyactivecontour,andanalyzestheexis

7、tingproblemsofimagesegmentationalgorithmbasedonfuzzythoery.Andanin-depthstudyonthisproblemisdoneinthisthesis.Theneweffectivemethodshavebeendesignedforsomeactualproblemsofthefuzzyclusteringappliedtoimagesegmentation.Themainworksinthisthesisasfollow:1.Fortheproblemsofthebad

8、segmentationregionconsistencyandthesegmentationofthelowaccuracyintheimagecontaininghighstrengthn