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《重庆大学》 2009年
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基于蚁群算法模糊聚类的图像分割

王文华  
【摘要】: 图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出有用目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的一个关键步骤,在图像工程中占有非常重要的位置,并且已在诸如计算机视觉、图像编码、模式识别和医学图像分析等很多领域有着实际的应用。 人工生命的方法有助人们了解生物学规律,并且在机器人、计算机图形学等方面得到了成功应用。蚁群算法作为人工生命算法的一个分支,是由真实蚁群活动的启发而逐步发展起来的一种模拟蚂蚁群体智能行为的算法。它具有较强的稳定性、分布式计算和易与其他算法结合等优点,个体之间不断地进行信息交流和传递,有利于寻找到较好的解。 根据图像自身存在许多不确定性和不精确性,人们发现模糊理论对于图像的这种不确定性有很好的描述能力,而图像分割问题恰好是将图像的像素点进行分类的问题,近年来一些学者致力于将图像聚类应用于图像分割中,效果要好于传统的图像分割方法,但是经典的模糊聚类分割方法仍然存在一些问题。 本文以模糊聚类的图像分割方法为研究重点,详细地分析了其原理和发展现状,并对模糊聚类算法在图像分割时的不足进行了如下改进: ①引入蚁群聚类,利用蚁群算法的全局性和鲁棒性有效的克服模糊聚类对初始参数的敏感,由蚁群聚类算法得出初始聚类个数及中心,再将其作为模糊聚类的初始参数,从而对图像进行分割。这一改进算法降低了分割对初始参数的敏感程度。 ②介绍与分析当前模糊聚类算法和其发展历程,通过大量文献和实验,分析模糊加权因子m对模糊聚类的影响,得出模糊加权因子1≤m≤3的时候,模糊聚类图像分割的效果最好。 ③针对传统的模糊聚类算法鲁棒性差的不足,结合Markov随机场的提出了一种改进的模糊聚类图像分割算法。模糊聚类方法不考虑图像像素与其邻域内其它像素的相关性,因而对噪声非常敏感。利用Markov空间约束场对模糊核聚类算法施加空间约束,可有效性增强算法的鲁棒性。对多种不同图像的分割实验表明,本文算法比改进前显著地降低了误分率。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 陆爽;模糊聚类算法在模式分类中的应用研究[D];江南大学;2010年
2 李静;高光谱遥感影像降维及分类方法研究[D];中南大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王兴梅;水下声纳图像的MRF目标检测与水平集的轮廓提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 林颖;基于水平集方法的图像分割关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
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6 莫堃;基于隐式函数的曲面重构方法及其应用[D];华中科技大学;2010年
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8 徐萧萧;基于特征学习与特征联想的视觉跟踪算法研究[D];中国科学技术大学;2010年
9 王义文;钢球表面缺陷检测关键技术研究及样机研制[D];哈尔滨理工大学;2010年
10 辛哲奎;基于视觉的小型无人直升机地面目标跟踪技术研究[D];南开大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孙涛;基于DR骨密度分析系统的研究[D];南京医科大学;2010年
2 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
3 赵永刚;图像检索中形状描述和匹配算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 王捷;数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究[D];浙江理工大学;2010年
5 胡申宁;中医舌诊中舌色、苔色自动分类的研究[D];浙江理工大学;2010年
6 李光;基于均值偏移的视频目标跟踪、检测算法研究及系统实现[D];浙江理工大学;2010年
7 张娟;静态场景中运动目标的快速检测与跟踪技术[D];郑州大学;2010年
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9 孙宏伟;基于链码的视觉轨线跟踪[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 康家银;闵乐泉;;基于顾及像素空间信息的加权FCM聚类的图像分割[J];北京科技大学学报;2008年09期
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
2 吴昊;高光谱遥感图像数据分类技术研究[D];国防科学技术大学;2004年
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5 韩笑;人体手背静脉识别算法研究[D];吉林大学;2007年
6 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
7 曲福恒;一类模糊聚类算法研究及其应用[D];吉林大学;2009年
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9 周爽;蚁群算法在高光谱图像降维和分类中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 林超;基于超球体多类支持向量机的高光谱遥感影像分类[D];中南大学;2011年
2 梁君玲;蚁群算法研究及其在聚类中的应用[D];华南理工大学;2011年
3 张兰;基于模糊聚类分析的脑MRI图像分割算法的研究[D];吉林大学;2007年
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8 罗伟平;有监督模糊ART神经网络的改进及其在储层岩性和流体性质识别中的应用[D];吉林大学;2009年
9 胡博;彩色图像分割算法研究[D];电子科技大学;2009年
10 程可嘉;基于核函数的模糊聚类算法研究[D];电子科技大学;2009年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 董连英;Hyperion影像森林植被分类方法与应用研究[D];吉林大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘健庄;基于二维直方图的图象模糊聚类分割方法[J];电子学报;1992年09期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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3 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
4 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
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6 陈明;;一种指纹图像分割方法[A];全国第16届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集[C];2004年
7 饶洪辉;姬长英;;基于分水岭算法的绿色作物和背景分割[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第三分册[C];2005年
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10 罗志宏;冯国灿;杨关;;一个新变分模型在噪声图像分割中的应用[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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8 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
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 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
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5 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
6 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
7 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
8 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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10 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
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