【摘 要】
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图象分割是计算机视觉中的一项关键技术.该文对图象分割最新研究成果进行较为系统地分析,从图象信息的充分利用、智能化处理和算法的优化这三个方面进行理论研究.研究内容主
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图象分割是计算机视觉中的一项关键技术.该文对图象分割最新研究成果进行较为系统地分析,从图象信息的充分利用、智能化处理和算法的优化这三个方面进行理论研究.研究内容主要包括C-均值聚类、模糊基函数神经网络、图-目标函数聚类和遗传算法等在图象分割中的应用.为了提高图象分割的质量、速度和智能性,该文提出一些的改进方法和新方法并取得了良好的效果.该文共分五章:第一章简要地介绍了图象分割的发展状况以及该文所取得的成果;第二章简单介绍图象分割的数学描述、常用的方法及相关概念;第三章提出了改进的C-均值聚类分割方法、多信息的C-均值聚类分割方法和自动确定类数的方法;第四章提出了采用模糊基函数神经网络、边缘检测和图-目标函数聚类算法的一种区域信息和边缘信息融合分割方法;第五章研究了遗传算法的原理、改进及在图象分割中的应用.
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