【摘 要】
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人工免疫系统是用来解决复杂问题的自适应系统,其中人工免疫网络可用于分析数据的聚类问题,数据聚类是实现图像分割的一种常用的方法。因此,本文围绕人工免疫网络在图像分割
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人工免疫系统是用来解决复杂问题的自适应系统,其中人工免疫网络可用于分析数据的聚类问题,数据聚类是实现图像分割的一种常用的方法。因此,本文围绕人工免疫网络在图像分割中的应用展开了相关的研究,主要工作概括如下：(1)实现了一种基于多值免疫网络与FCM算法结合的图像分割。该方法针对FCM算法中聚类中心对初始化敏感的问题,将多值免疫网络用于训练数据聚类的中心。以缓解数据聚类中心对初始化敏感的问题,最终实现图像分割。通过对Brodatz图库和对SAR图像仿真实验表明：该方法分别与多值免疫网络和FCM算法比较均有一定的改善。(2)实现了一种基于分水岭算法与AINET网络结合的SAR图像分割。由于AINET网络本身对数据聚类有着较高的计算复杂度,直接利用AINET对图像这样的大数据集进行分割将会耗费大量的时间和资源。为了缓解这一问题,我们利用分水岭算法首先对图像进行初始分割,将图像分成若干区域,将每个区域看成一个样本。然后利用AINET网络对样本数据进行聚类从而达到图像分割的目的。通过对SAR图像的实验表明该方法是可行。
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