圖像分割是圖像處理與圖像識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵步驟,圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心在于如何精確高效的分割圖像。圖像分割的目標(biāo)是把圖像劃分成各具不同特征且互不重疊的區(qū)域,然而在實(shí)際分割過(guò)程中,除了圖像本身存在的噪聲外,還有其他大量的不確定因素,導(dǎo)致分割結(jié)果不理想。為了獲得良好的分割效果,除了對(duì)已有圖像分割算法進(jìn)行改進(jìn)外,學(xué)者們還提出將其他智能算法與特定理論相結(jié)合的方法,如基于特征空間聚類法的圖像分割算法,它根據(jù)圖像空間中的像素點(diǎn)構(gòu)造出一個(gè)對(duì)應(yīng)的特征空間點(diǎn),然后分割特征空間,最后再將它們映射回原圖像空間,得到分割結(jié)果,而基于聚類分析的模糊C均值算法（Fuzzy C-Means,FCM）就屬于這類算法,它通過(guò)優(yōu)化對(duì)應(yīng)的模糊目標(biāo)函數(shù)達(dá)到聚類目的,由于其設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單且人為干預(yù)較少等特點(diǎn),適合處理實(shí)物內(nèi)存在的不確定性,因此越來(lái)越受到人們的關(guān)注,并在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。為了提高圖像分割的精準(zhǔn)度,更妥善地處理圖像中存在的不確定性信息,本文將中智學(xué)理論引入到圖像分割算法中。中智學(xué)理論隸屬于哲學(xué)范疇,能更好明確量化數(shù)據(jù)的不確定性。本文將中智學(xué)理論思想與FCM算法相結(jié)合,提出四種圖像分割方法,并將提出的方法進(jìn)一步... 

【文章來(lái)源】：齊魯工業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于模擬退火和粒子群改進(jìn)的圖像分割FCM方法[J]. 陸振宇,夏志巍,盧亞敏,黃現(xiàn)云.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(07)
[2]自適應(yīng)混沌量子粒子群算法及其在WSN覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 周海鵬,高芹,蔣豐千,余大為,喬焰,李旸.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(04)
[3]基于改進(jìn)粒子群和自適應(yīng)濾波的快速模糊聚類圖像分割[J]. 黃山,李眾,李飛,黃蒙蒙.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2016(04)
[4]結(jié)合邊緣局部信息的FCM抗噪圖像分割算法[J]. 夏菁,張彩明,張小峰,李雪梅.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2014(12)
[5]結(jié)合LPG&PCA的中智學(xué)圖像分割[J]. 張桂梅,王大雷.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2014(05)
[6]基于顏色空間和核函數(shù)的FCM圖像分割算法[J]. 丁政建,孫進(jìn).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2014(02)
[7]改進(jìn)的基于鄰域隸屬度約束的FCM圖像分割算法[J]. 仲崇峰,劉智,楊陽(yáng),劉丹.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2013(06)
[8]一種新的PSO優(yōu)化FCM方法在圖像分類中的應(yīng)用[J]. 李偉峰.  軟件導(dǎo)刊. 2013(08)
[9]蘋果采摘機(jī)器人中的圖像配準(zhǔn)技術(shù)[J]. 周薇,馮娟,劉剛,馬曉丹.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(11)
[10]基于模糊C均值聚類的醫(yī)學(xué)圖像分割研究[J]. 張翡,范虹.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(04)

博士論文
[1]粒子群及量子行為粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)研究[D]. 吳濤.西南交通大學(xué) 2014
[2]粒子群算法及其在圖像分割中的應(yīng)用與研究[D]. 高浩.江南大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于量子行為粒子群優(yōu)化算法的振動(dòng)信號(hào)故障診斷[D]. 朱奧輝.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于改進(jìn)量子粒子群的視覺(jué)跟蹤方法[D]. 孫波.南京郵電大學(xué) 2016
[3]基于改進(jìn)PSO算法的投資組合優(yōu)化方法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D]. 尹徐珊.東南大學(xué) 2015
[4]基于模糊C均值聚類的圖像分割算法研究[D]. 鄭福華.山東大學(xué) 2014
[5]粒子群算法優(yōu)化及其在圖像檢索中的應(yīng)用研究[D]. 高璇.西安電子科技大學(xué) 2013
[6]基于能量的圖像分割的應(yīng)用及研究[D]. 趙鑫.江南大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3341962