【摘 要】
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图像分割是从输入图像中提取目标或感兴趣区域的过程,是目标检测和识别过程中的重要步骤。模糊聚类是模糊理论的一个重要的分支,在图像分割中得到广泛应用。本文对应用模糊聚
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图像分割是从输入图像中提取目标或感兴趣区域的过程,是目标检测和识别过程中的重要步骤。模糊聚类是模糊理论的一个重要的分支,在图像分割中得到广泛应用。本文对应用模糊聚类的图像分割方法进行了探讨,主要研究内容如下: 1)对模糊理论的基本内容进行了系统的介绍,并详细介绍了模糊C-均值(FCM)聚类方法和基于灰度直方图的快速FCM聚类的图像分割算法。 2)本文给出一种将模拟退火(SA)与FCM聚类相结合的算法,可以减少初始聚类中心和隶属度矩阵的选取对算法收敛性的影响。在合理选择冷却进度表的基础上,依据FCM聚类算法建立目标函数,实现了基于SA和FCM聚类的图像分割算法。 3)将核方法的思想推广到FCM聚类,构造了基于Mercer核函数的模糊核C-均值图像分割算法。通过利用Mercer核,将样本从输入空间映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,取得了很好的图像分割效果。
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