【摘 要】
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图像分割是图像处理和图像分析中的重要研究内容之一。目前的研究大多集中在处理比较理想、不带噪声的图像,而现实中的图像往往是带有噪声的,并且图像中物体之间的边界灰度值
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103067,61273304)
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图像分割是图像处理和图像分析中的重要研究内容之一。目前的研究大多集中在处理比较理想、不带噪声的图像,而现实中的图像往往是带有噪声的,并且图像中物体之间的边界灰度值常常是模糊的。针对带噪声的图像,在粒计算和决策粗糙集的框架下,提出了一种新的图像分割方法。该方法用决策粗糙集思想模拟目标和背景区域,在求取近似集时容忍部分噪声点的存在,通过优化目标和背景区域的粗糙度,获得分割的阈值。实验结果表明该方法能较好地处理带噪声的图像。
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