傳統(tǒng)模糊聚類的圖像分割方法,如模糊C-均值聚類算法因魯棒性差、易受噪聲影響難以滿足抗噪性與細(xì)節(jié)保留性之間平衡的實(shí)際需求,現(xiàn)有研究者們多基于該算法進(jìn)行改進(jìn),加入含有像素局部空間鄰域信息或非局部空間鄰域信息的目標(biāo)函數(shù),使用控制參數(shù)連接多個(gè)目標(biāo)函數(shù),該控制參數(shù)的優(yōu)選導(dǎo)致難以準(zhǔn)確獲取最優(yōu)解從而影響其圖像分割的效果。基于多目標(biāo)進(jìn)化算法具有全局搜索的求解性能,可將模糊聚類的圖像分割轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題,無需控制參數(shù)即可同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)函數(shù),能利用更多圖像信息解決像素分布復(fù)雜等問題,提高圖像分割的各項(xiàng)性能,并取得在復(fù)雜圖像信息的抗噪性能與細(xì)節(jié)保留之間的平衡。因此本文針對(duì)模糊聚類的圖像分割算法進(jìn)行了研究,以分解的多目標(biāo)布谷鳥算法為框架,提出一種基于多目標(biāo)布谷鳥模糊聚類的圖像分割算法,并將其應(yīng)用于機(jī)器視覺的磨削樣塊表面粗糙度測(cè)量中。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）從基于邊緣、區(qū)域、特定理論、聚類的四類圖像分割方法和基于機(jī)器視覺的表面粗糙度測(cè)量國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,分析了模糊聚類的圖像分割算法在處理較強(qiáng)噪聲水平的圖像中存在的問題,從而確定論文研究?jī)?nèi)容和思路。（2）針對(duì)結(jié)合局部空間鄰域信息與結(jié)合非局部空間鄰域... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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圖5.4分割系統(tǒng)模塊界面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于色彩信息的機(jī)器視覺粗糙度檢測(cè)方法研究[D]. 易懷安.湖南大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)的磨削齒面粗糙度測(cè)量研究[D]. 臧俊濤.湖南大學(xué) 2018
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本文編號(hào)：2985591