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时间:2018-10-14
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1、计算机软件与理论专业毕业论文[精品论文]基于模糊聚类分析的图像分割研究关键词.•聚类分析图像分割图形识别计算机图形学摘要:图像分割的研究自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,是图像研宄的热点和焦点。图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等,分割的准确性直接影响后续任务的冇效性,具冇十分重要的意义。模糊c均值(Fuzzyc-means,FCM)算法是棊于模糊目标函数优化棊础上的一种数据聚类方法,主要目的在于将向量空间的样本点按照某种距离度量划分成C个子空间,聚类的结果
2、特征是一个数据对聚类中心的隶属程度,该隶属度用一个数值来表示,但FCM聚类算法木身也存在一定的缺陷。木文在研究基于模糊聚类分析的图像分割方法中存在问题的基础上,提出了两种基于模糊聚类分析的图像分割方法。第一,根掘粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法快速寻优的特点,将其应用于阁像分割领域中,提出了一种基于PSO的模糊c均值聚类的图像分割方法,该方法把模糊c均值聚类中心的中心向量作为PSO的每个粒子,用PSO快速寻优的特点优化模糊c均值的聚类中心,从而有效的实现了
3、图像分割的功能。实验结果表明:新方法不仅能够冇效的分割出图像屮有意义的区域,而且解决了FCM算法容易陷入局部最优和迭代计算量大的问题。第二,针对分水岭变换算法进行阁像分割时,存在严重的过分割现象,提出了一种融合分水岭变换和模糊c均值聚类的图像分割方法,该方法首先用分水岭变换算法对图像进行初分割,分割的结果作为模糊c均值聚类初始参数,然后再用模糊c均值聚类算法进行后处理合并过分割的区域,实验结果表明该方法分割的结果更加精确。正文内容图像分割的研宄自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,是图像研究的
4、热点和焦点。图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等,分割的准确性直接影响后续任务的有效性,具有十分重要的意义。模糊c均值(Fuzzyc-means,FCM)算法是基丁•模糊目标函数优化基础上的一种数据聚类方法,主要目的在于将向量空间的样本点按照某种距离度量划分成C个子空间,聚类的结果特征是一个数据对聚类中心的隶属程度,该隶属度用一个数值来表示,但FCM聚类算法本身也存在一定的缺陷。本文在研究基于模糊聚类分析的图像分割方法屮存在问题的基础上,提出了两种棊于模糊聚类分析的图
5、像分割方法。第一,根据粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法快速寻优的特点,将其应用于图像分割领域中,提出了一种基于PSO的模糊c均值聚类的图像分割方法,该方法把模糊c均值聚类中心的中心向量作为PSO的每个粒子,用PSO快速寻优的特点优化模糊c均值的聚类中心,从而冇效的实现了图像分割的功能。实验结果表明:新方法不仅能够有效的分割出图像屮有意义的区域,而且解决了FCM算法容易陷入局部最优和迭代计算量大的问题。第二,针对分水岭变换算法进行图像分割时,存在严重的过分割
6、现象,提出了一种融合分水岭变换和模糊c均值聚类的图像分割方法,该方法首先用分水岭变换算法对图像进行初分割,分割的结果作为模糊c均值聚类初始参数,然后再用模糊c均值聚类算法进行后处理合并过分割的区域,实验结果表明该方法分割的结果更加精确。图像分割的研宄自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,是图像研究的热点和焦点。图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等,分割的准确性直接影响后续任务的有效性,具有十分重要的意义。模糊c均值(Fuzzyc-mcans,FCM)算法是棊于模
7、糊F1标函数优化棊础上的一种数据聚类方法,主要目的在于将向量空间的样本点按照某种距离度量划分成C个子空间,聚类的结果特征是一个数据对聚类中心的隶属程度,该隶属度用一个数值来表示,但FCM聚类算法木身也存在一定的缺陷。木文在研究基于模糊聚类分析的图像分割方法中存在问题的基础上,提出了两种基于模糊聚类分析的图像分割方法。第一,根掘粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法快速寻优的特点,将其应用于阁像分割领域中,提出了一种基于PSO的模糊c均值聚类的图像分割方法,该方法
8、把模糊c均值聚类中心的中心向量作为PSO的每个粒子,用PSO快速寻优的特点优化模糊c均值的聚类中心,从而有效的实现了图像分割的功能。实验结果表明:新方法不仅能够冇效的分割出图像中冇意义的区域,而且解决了FCM算法容易陷入局部最优和迭代计算量大的问题。第二,针对分水岭变换算法进行阁像分割时,存在严重的过分割现象,提出了一种融合分水岭变换和模糊c均值聚类的图像分割方法,该方法首先用分水岭变换算法对图像进行初分割,分割的结果作为模糊c均值聚类初始参数,然后再用模糊c均值聚类
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