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、图像识别等具有重要意义。目前，有许多种图像分割方法，本文提出了两种基于自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，在缺少先验知识时，图像分割可以通过聚类分析完成。本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自适应的

2、图像分割算法。（1）传统的模糊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，本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果。（2）均值漂移算法是一种统计迭代的核密度估计方法，用于图像分割时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

3、。因此本文提出了一种自适应带宽的均值漂移图像分割算法，获得了高质量的分割效果。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.Itisimport

4、antsignificanceforimagefeatureextraction,imageanalysisanddescription,imagerecognition.Atpresent,therearemanykindofimagesegmentationmethod.Thispaperputforwardtwobasedonadaptivefuzzyclusteringimagesegmentationalgorithm.Theclusteringanalysisisanunsupervisedclassificationmethod.Cl

5、usteringanalysisisalwayscarriedoutintheconditionwithnopre-knownknowledge.Inthispaper,thenclusteringalgorithmsandimagesegmentationbyclusteringwereresearchedindepthaccordingtothecharacteristicsofclustering.Throughselectionandimprovementofclusteringalgorithms,useFCMalgorithmsandM

6、eanShiftalgorithm,twoimagesegmentationalgorithmsbasedonauto-adaptionclusteringanalysisareproposed.Themaincontentsofthethesisincludes:(1)FuzzyC-meansalgorithmisoneofthewidelyappliedfuzzyalgorithmsatpresent.Basedontheanalysisofadvantagesanddisadvantagesoftheself-adaptiveFCMimage

7、segmentationalgorithm,animprovedself-adaptivefuzzyC-meansclusteringalgorithmisproposed.Firstofall,themethodadoptsaninitialalgorithmtoassuretheinitialsearchingscopeofgeneticalgorithm.Thenimprovementsareappropriatelymadeonparameter.Lastlystepofthenewalgorithmisproposed.Themethod

8、solvesthelimitationofconvergingtothelocalinfinitesimalpointin