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《太原理工大学》 2011年
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基于改进量子进化核聚类算法的图像分割

段晓琳  
【摘要】:近年来,随着图像通信技术的飞速发展,其应用逐渐渗透到诸如模式识别、计算机视觉、医学图像处理以及遥感视觉等多个领域。在数字图像处理中,图像分割是实现从图像处理到图像分析的关键步骤,也是图像理解的基础,因此图像分割的作用是至关重要的。 在图像分割算法的研究中,曾涌现出不少经典的理论和方法,其中,模糊C-均值聚类算法应用广泛,但其存在自身难以克服的缺点,例如对噪声敏感、聚类效果的好坏与初始样本有关等。因此,本文在传统的模糊C-均值聚类算法的基础上做出如下几个方面的改进: (1)重点研究核理论,将核函数引入传统模糊聚类算法中,通过核距离来建立目标函数,形成了核模糊聚类算法,并采用在核模糊聚类的目标函数中加入控制邻域的约束项的方式对其进行改进。经计算机仿真表明,改进后的核聚类算法能够有效抑制噪声,改善对含噪声图像的分割效果; (2)合理采用模拟退火思想,将传统量子进化算法的量子旋转门的旋转角度值依据进化的代数以及个体适应度做出修正,从而改进了算法的稳定性及准确度; (3)将改进量子进化算法和改进核聚类算法相结合,形成改进量子进化核聚类算法,并应用该算法对图像进行分割。 仿真结果表明,本文所提出的算法对噪声有较强的鲁棒性,同时有效克服了传统进化算法收敛速度慢、易早熟的特点,很大程度上提高了算法的准确性及稳定性。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 童雯;基于PCA和SVM的车标识别方法研究[D];太原理工大学;2012年
【参考文献】
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1 丁震,胡钟山,杨静宇,唐振民;FCM算法用于灰度图象分割的研究[J];电子学报;1997年05期
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【共引文献】
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2 ;Novel Hybrid Clustering Algorithm Incorporating Artificial Immunity into Fuzzy Kernel Clustering for Pattern Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 魏立新;田学静;王洪瑞;宋阳;;基于改进型模糊聚类的模糊系统辨识方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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7 项倩雯;孙玉坤;张新华;;基于SVM-GA的磁悬浮开关磁阻电机优化设计[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
8 王祥凤;郑维平;李智;;凝汽器胶球清洗自动监测装置[A];科学发展与社会责任(A卷)——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年
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10 汤广富;马春实;刘欢;付强;;模糊聚类快速实用方法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张泽宝;空间数据库的索引技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
3 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
4 付晓薇;基于量子力学的图像处理方法研究[D];华中科技大学;2010年
5 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
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7 王亚萍;需求驱动的个性化产品配置设计方法研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
8 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
9 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
10 赖军臣;基于病症图像的玉米病害智能诊断研究[D];石河子大学;2010年
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1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 张蛟龙;平面二级倒立摆的控制策略研究[D];河南理工大学;2010年
3 田冰;基于SOM网的多目标图像轮廓提取技术的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 蔡静颖;模糊c-均值算法的研究[D];辽宁师范大学;2010年
5 吕勇松;基于补偿的模糊神经网络电阻炉控制系统设计与实现[D];浙江理工大学;2010年
6 管泽鑫;基于图像的水稻病害识别方法的研究[D];浙江理工大学;2010年
7 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
8 雷聪聪;一种基于数据聚类的信息粒化方法[D];郑州大学;2010年
9 王林吉;基于CIELAB均匀颜色空间和聚类算法的混纺测色研究[D];浙江理工大学;2010年
10 曹彦;基于支持向量机的特征选择及其集成方法的研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 李红莲;焦瑞莉;范京;;支持向量机多类分类方法的精度分析[J];北京机械工业学院学报;2008年02期
2 张家怡;;图像识别的技术现状和发展趋势[J];电脑知识与技术;2010年21期
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5 高恒振;万建伟;朱珍珍;王力宝;粘永健;;基于波段子集特征提取的最小二乘支持向量机高光谱图像分类技术[J];光谱学与光谱分析;2011年05期
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8 奉国和;;SVM分类核函数及参数选择比较[J];计算机工程与应用;2011年03期
9 贾洁;王慧琴;胡燕;马宗方;;基于最小二乘支持向量机的火灾烟雾识别算法[J];计算机工程;2012年02期
10 刘直芳;王运琼;;一种简单快速的车标定位方法[J];计算机应用;2009年05期
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1 严云洋;图像的特征抽取方法及其应用研究[D];南京理工大学;2008年
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1 孙娟红;车标识别方法研究[D];辽宁师范大学;2011年
2 李侠;车标定位技术研究[D];辽宁师范大学;2011年
3 肖靓;基于支持向量机的图像分类研究[D];同济大学;2006年
4 高倩;车标识别方法研究[D];大连海事大学;2008年
5 杨俊;基于核主成分分析和径向基神经网络的文本分类研究[D];中国科学技术大学;2009年
【二级参考文献】
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1 朱东柏,马春秋;等电阻电压法在空心干式电抗器设计中的应用[J];变压器;1994年07期
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【相似文献】
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10 张磊;朱斌;南立军;;基于模糊均值聚类算法的图像分割[J];装甲兵工程学院学报;2006年04期
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5 杜诚;;计算机在地质图像中的应用[A];第十四届全国工程设计计算机应用学术会议论文集[C];2008年
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8 周晖;赵珂;王润生;;基于数据属性驱动的高分辨率遥感图像自适应融合分割算法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
9 韩立强;;基于图像分割技术的汽车发动机缸体表面缺陷检测[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展(下册)[C];1999年
10 曹永锋;孙洪;徐新;;基于盆地动力学的图像多级阈值化方法[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
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1 本报记者 叶青 通讯员 粤科宣;病人家属也可操刀“做手术”[N];广东科技报;2011年
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5 刘奕;康佳高起点挺进LED产业[N];中华工商时报;2006年
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7 游雪晴;专家指出:不要炒作虚拟人[N];科技日报;2003年
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9 张兰华;数字化核心助力安防行业渐入佳境[N];科技日报;2006年
10 梁红兵;康佳视讯:进军LED灯饰及背光源行业[N];中国电子报;2008年
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7 付晓薇;基于量子力学的图像处理方法研究[D];华中科技大学;2010年
8 李旭超;小波变换和马尔可夫随机场在图像降噪与分割中的应用研究[D];浙江大学;2006年
9 张新野;基于聚类分析的图像分割方法研究[D];大连海事大学;2012年
10 侯叶;基于图论的图像分割技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
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1 石洪竺;量子进化聚类算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
2 严灵毓;基于半监督学习的图像分割系统的设计与实现[D];华中科技大学;2010年
3 柳莹莹;基于量子进化计算的数据聚类和图像分割[D];西安电子科技大学;2010年
4 宋晓峰;基于贝叶斯置信传播的图像分割方法研究[D];西安电子科技大学;2009年
5 葛秘蕾;基于云理论的图像分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 康朝红;基于支持向量机的X线图像分割技术研究[D];河北大学;2009年
7 萧湘;骨髓细胞图像分割方法研究[D];中南林业科技大学;2010年
8 尚金奎;基于粗糙集理论的图像分割方法研究[D];东北大学;2008年
9 胡媛媛;基于形态学的图像分割方法的研究与应用[D];昆明理工大学;2008年
10 蔺恒;基于人工免疫网络的图像分割[D];西安电子科技大学;2010年
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