自然图像分割算法研究

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1、４击种成＊葦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ，啤缉挪＼》Ｊ妈女＾腾鄭奔－ｆ，＇；／歧俗ｉ，ｒ；！（，，，Ｖ丫；＼＾＇－■卢嚴蘇＼＇．一’，＇＜；■■＇？．：？？＇：：：；．；朽咕坤，；；削Ｖ’论文题目自然園像分割算法妍究学科专业通信与信息系统￣￣＿￣；学号２０１３２１０１０７０７作者姓名余静指韋教师师育

2、军教授——独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中轉别加＾＾＾标注和致谢的地方夕ｈ，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：余辦日期：年ｒ月日论支使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，，有权保留并向国家有关部口或机构送

3、交论文的复印件和磁盘允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论义的全、检缩印或扫描索，可切采用影印部或内容编入有关数据库进行部分、汇编学位论文。等制手段保存复）论文在解密定（后应遵守此规保密的学位＂师签：签；名导作者名＿＿＿ｋ＿ｉ７余＾＾参如ｉｔ曰曰期；年月．分类号密级注1UDC学位论文自然图像分割算法研究（题名和副题名）余静（作者姓名）指导教师邝育军教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2016.3.17论文答辩日期2016.5.19学位

4、授予单位和日期电子科技大学2016年6月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。TheResearchonImageSegmentationofNaturalImagesAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:JingYuAdvisor:ProfessorYujunKuangSchool:SchoolofCommu

5、nication&InformationEngineering摘要摘要人类超过百分之七十的信息由视觉系统获取，而视觉系统获得的都是图像信息，因而图像在人类感知中扮演着重要的角色。作为计算机视觉领域里的经典难题，图像分割从二十世纪七十年代起就备受关注，并在农业、工业、医学、交通、气象、军事等领域得到了广泛应用。彩色自然图像是计算机视觉领域的主要研究对象，也是生活中最常见的图像，对其分割方法的研究具有很高的实用价值。在此背景下，本文结合模糊理论对彩色自然图像分割问题进行了系统研究。主要研究内容如下：首先，本文通过对从RGB转换到XYZ再到

6、Lab这一过程的分析，推断出从RGB转换到XYZ的系数矩阵的行和与从XYZ转换到Lab的三个参数X、Y和Z000之间对应存在100倍的关系。然后，为了解决直接将PCA应用于自然图像分割时抗噪性差的问题，本文通过在PCA中引入空间邻域信息，提出了基于空间邻域信息的可能性聚类算法（PCA-S），该算法采用基于类别域的滤波技术，可以在保证边界像素点不受影响的前提下，有效地识别和更正被噪声污染的像素点。但由于PCA-S对初始聚类中心敏感，所以还需要和其它能确定初始聚类中心的算法相结合。接着，为了解决MC-FCM运行效率低下、对噪声十分敏感等问

7、题，本文充分利用PCA-S对MC-FCM进行优势互补，提出了基于多中心的可能性聚类算法（MC-PCA-S)。改进算法通过在各层减法聚类中使用不同的邻域阈值以及在链接算法中引入记忆，使得算法的计算速度大幅提升。另外，抗噪性仿真实验表明，改进的算法抗噪性更强。最后，本文用MC-PCA-S对自然图像数据库BSDS500中的图像进行了分割仿真实验，并与MC-FCM进行了对比。其中MC-PCA-S的平均F-测量值为0.7007，远优于MC-FCM的平均F-测量值0.5949，从而证明了改进算法的有效性。关键词：自然图像，图像分割，颜色空间，可能

8、性聚类，分层减法聚类IABSTRACTABSTRACTOcularorganobtainsmorethan70%ofinformationamonghumanperception,andalltheinformation