圖像分割作為計算機(jī)視覺的基礎(chǔ),同時也是圖像分析和圖像理解的重要前提,但同樣也是一個經(jīng)典難題。圖像分割通過賦予每個像素不同的類別標(biāo)簽來使得相同類別標(biāo)簽的像素具有相似的特征,如灰度、顏色、紋理、亮度等。由于圖像像素類別歸屬的不確定性和模糊性,使得圖像分割問題具有極大的困難性。因此,眾多國內(nèi)外圖像處理研究人員在圖像分割領(lǐng)域付出了巨大的努力,而其中模糊聚類由于其能夠很好地描述圖像的不確定信息,使得應(yīng)用模糊聚類思想來解決圖像分割問題的算法得到迅猛發(fā)展。模糊C均值聚類(Fuzzy C-means,FCM)算法由于具有運算簡單且收斂速度快的特點,使得其成為應(yīng)用范圍最為廣泛的模糊聚類算法。但是FCM算法抗噪性能差的缺點使得該算法難以應(yīng)對圖像被噪聲干擾時的圖像分割問題。為此,諸多學(xué)者從多種角度對FCM算法聚類結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),或引入新的約束變量來描述樣本對于聚類中心構(gòu)造的影響,或通過引入局部信息與非局部信息來增強(qiáng)算法的抗噪性能。其中,可信模糊C均值聚類(Credibilistic fuzzy C-means,CFCM)在FCM算法中引入可信度來處理離群點的問題。但是將該算法直接應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域時,未考慮圖...

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【學(xué)位級別】：碩士

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圖2.1測試圖像

第2章模糊聚類理論基礎(chǔ)19迭代表達(dá)式如下：1122121sup1mijikkjjckijjkuuddv(2.32)11nmijiijnmijiuxvu(2.33)其中，j的估計方法同PCM算法相似。211nmijijijnmijiudu(2.34)最終，CCM算法的聚類過程可得如....

圖(c)MR腦部圖1測試圖像麥田遙感

第2章模糊聚類理論基礎(chǔ)19迭代表達(dá)式如下：1122121sup1mijikkjjckijjkuuddv(2.32)11nmijiijnmijiuxvu(2.33)其中，j的估計方法同PCM算法相似。211nmijijijnmijiudu(2.34)最終，CCM算法的聚類過程可得如....

圖2.2CFCM算法

西安郵電大學(xué)碩士論文20對以上不加噪圖像通過CFCM算法以及CCA、CCM算法進(jìn)行圖像分割測試，得到算法分割結(jié)果如下圖2.2、2.3、2.4。(a)人工合成圖像(b)麥田遙感圖(c)MR腦部圖圖2.2CFCM算法分割結(jié)果圖(a)人工合成圖像(b)麥田遙感圖(c)MR腦部圖圖2.3....

圖2.2CFCM算法分割結(jié)果圖

西安郵電大學(xué)碩士論文20對以上不加噪圖像通過CFCM算法以及CCA、CCM算法進(jìn)行圖像分割測試，得到算法分割結(jié)果如下圖2.2、2.3、2.4。(a)人工合成圖像(b)麥田遙感圖(c)MR腦部圖圖2.2CFCM算法分割結(jié)果圖(a)人工合成圖像(b)麥田遙感圖(c)MR腦部圖圖2.3....

本文編號：3897104