基于自适应模糊聚类分析的图像分割算法研究

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1、基于自适应模糊聚类分析的图像分割算法研究摘要：图像分割是数字图像处理研究的重要领域，也是其研究的热点问题之。图像分割是把图像分割成各具意义的区域，它对于图像特征提取、图像分析与描述、阁像识别等具有重要意义。H前，冇许多种阁像分割方法，本文提出了两种基于0适应模糊聚类的图像分割算法。聚类分析是一种无监督分类法，在缺少先验知识吋，图像分割可以通过聚类分析完成。木文讨论和分析了图像分割的研究现状，传统分割方法及其优缺点；针对聚类分析算法的特点进行了分析，着重研究了聚类算法及其在图像分割中的应用；在研究模糊c均值算法和均值漂移算法的基础上提出了两种ft适应的阁像分割算法。(1)传统的

2、模糊c均值聚类算法对初始值敏感，不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。针对这些不足，木文将遗传算法引入到FCM算法中，提出了一种自适应初始值的FCM图像分割算法。利用遗传算法强大通用性，较好地解决了FCM算法对初始化敏感的问题，又能在一定程度上提高了图像分割的速度，获得了较好的分割结采。(2)均值漂移算法是一•种统计迭代的核密度估计方法，用于图像分割吋不需要任何先验知识，近年来在图像分割领域得到广泛的应用。但是均值漂移算法中带宽的选择对算法性能有较大的影响，采用固定带宽，如果带宽选择过大，可能会合并某些极值点。因此本文提出了一种H适应带宽的均值漂移阁像分割算法

3、，获得了高质量的分割效來。关键词：图像分割；聚类分析；自适应；模糊C均值；均值漂移Abstract:Imagesegmentationisanimportantresearchfieldofdigitalimageprocessing，andisoneofthehotissuesinthestudyofit.Imagesegmentationisjusttosegmentanimageintodifferentsub-imageswithdifferentcharacters.Itisimportantsignificanceforimagefeatureextraction

4、，imageanalysisanddescription,imagerecognition.Atpresent，therearemanykindofimagesegmentationmethod.Thispaperputforwardtwobasedonadaptivefuzzyclusteringimagesegmentationalgorithm.Theclusteringanalysisisanunsupervisedclassificationmethod.Clusteringanalysisisalwayscarriedoutintheconditionwithno

5、pre-knownknowledge.Inthispaper，thenclusteringalgorithmsandimagesegmentationbyclusteringwereresearchedindepthaccordingtothecharacteristicsofclustering.Throughselectionandimprovementofclusteringalgorithms,useFCMalgorithmsandMeanShiftalgorithm,twoimagesegmentationalgorithmsbasedonauto-adaption

6、clusteringanalysisareproposed.Themaincontentsofthethesisincludes:(1)FuzzyC-meansalgorithmisoneofthewidelyappliedfuzzyalgorithmsatpresent.Basedontheanalysisofadvantagesanddisadvantagesoftheself-adaptiveFCMimagesegmentationalgorithm,animprovedself-adaptivefuzzyC-meansclusteringalgorithmisprop

7、osed.Firstofall，themethodadoptsaninitialalgorithmtoassuretheinitialsearchingscopeofgeneticalgorithm.Thenimprovementsareappropriatelymadeonparameter.Lastlystepofthenewalgorithmisproposed.Themethodsolvesthelimitationofconvergingtothelocalinfinitesimalpoint