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《厦门大学》 2008年
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基于颜色相似系数的图像分割方法研究

郭世可  
【摘要】: 近年来,随着计算机处理能力的提高和对彩色图像应用的增加,彩色图像分割受到越来越多研究者的关注。彩色图像分割方法可以被看作是灰度图像分割方法在彩色图像上的延伸,但很多原有的灰度图像分割方法并不能直接应用于彩色图像,这就需要结合彩色图像信息丰富的特点对原有灰度图像分割方法进行改进,或者研究专门用于彩色图像分割的方法。 本文以“颜色相似系数”为色彩相似性度量,以数据挖掘中常用的聚类算法DBSCAN和元胞自动机为工具,对RGB颜色空间中的彩色图像分割进行了研究。 首先,本文提出了一种基于改进区域生长规则的彩色图像分割方法。将基于密度的聚类算法DBSCAN应用于区域生长规则。实验结果表明,本文方法可对彩色图像进行有效分割,并具有一定的抗噪性。 本文还提出了一种新的适用于彩色图像边缘检测的元胞自动机模型。我们分析了前人的元胞自动机模型,为其建立生态学种群演化模型,并对该种群模型进行改进。从改进的种群演化模型导出新的演化规则,建立新的元胞自动机模型。实验结果表明,本文方法改善了前人模型的边缘检测结果。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

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