【摘 要】
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图像分割指的是根据图像的一些特征,如灰度、颜色、纹理和形状等特征,并通过某种技术(聚类算法等等)把图像划分成若干不重叠的区域,在同一区域内相似,而在不同区域间有明显的
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图像分割指的是根据图像的一些特征,如灰度、颜色、纹理和形状等特征,并通过某种技术(聚类算法等等)把图像划分成若干不重叠的区域,在同一区域内相似,而在不同区域间有明显的差异。它是图像处理的基石,其处理的好坏对后面的图像分割处理结果有非常大的影响。图像分割在机器视觉,人脸识别,卫星图像定位和医学影象等很多领域成效显著。由于图像本身具有很多的不确定性和不精确性,而且图像分割本身就是把图像按照某种特征进行分裂的过程,这和聚类算法具有很多共同点,所以近几年来一些学者把模糊聚类理论应用到图像分割中去,效果比较明显。在这些模糊聚类算法中,应用比较广泛的一种算法是模糊C-均值(FCM)聚类算法,很多人都对它进行研究和改进,应用到图像分割中去。本文也提出了一种新的分割算法,将增量式聚类和FCM结合,本文主要涉及以下几个内容:1)对图像分割理论和传统的FCM图像分割算法进行深入学习和研究,尤其是重点对传统的FCM图像分割算法出事类别c的选取、初始化隶属度矩阵和初始化类中心的确定进行了深入的研究,并实现传统的FCM图像分割算法。2)为了提高算法的抗噪性和加快算法的收敛速度,在传统FCM图像分割算法的基础上,对基于空间信息的FCM进行改进,该改进算法除了考虑了自身的灰度值,也把每个像素点的邻域信息考虑进去,如该像素的邻域均值、方差、熵值等。3)将2)中改进的FCM算法和增量式聚类算法进行结合,提出了一种新的基于FCM的增量式算法,它提高了图像分割的效率,也增强了图像的动态处理。经过实验表明,本文提出的基于FCM的增量式分割算法,对图像的分割有比较理想的效果,它提高了分割的抗噪性、效率以及分割正确率。
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