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文檔簡介
1、圖像分割是圖像處理問題中的關(guān)鍵步驟,其準(zhǔn)確性對(duì)其后的圖像處理質(zhì)量至關(guān)重要.模糊C-均值聚類(FCM)及支持向量機(jī)方法(SVM)是解決圖像分割問題最為常見的兩類方法,尤其是模糊C-均值聚類算法,在醫(yī)學(xué)圖像的分割處理中有十分成功的應(yīng)用,然而,在圖像的采集、保存及前期處理過程中,難免會(huì)有部分圖像數(shù)據(jù)失真,即噪聲,這對(duì)算法得到高質(zhì)量分割效果十分不利,已有學(xué)者試圖利用圖像鄰域信息或松弛分割邊界等思想,改進(jìn)FCM及SVM算法,以減少噪聲影響,但這些
2、算法都存在著參數(shù)選取對(duì)噪聲敏感的問題,針對(duì)這一問題,本論文主要在算法參數(shù)選取對(duì)噪聲的自適應(yīng)性方面做了一些探索工作.下面將本論文的主要工作歸納如下:
為解決快速廣義FCM算法(FGFCM)鄰域半徑參數(shù)選取對(duì)噪聲敏感的問題,本文利用算法中間步中的像素隸屬度來度量鄰域的噪聲強(qiáng)度,進(jìn)而通過這一度量值來調(diào)節(jié)像素局部的鄰域半徑值,從而達(dá)到自適應(yīng)調(diào)整窗口大小以減少噪聲影響、并同時(shí)盡可能保留局部圖像信息的目的,根據(jù)這一思想提出了自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)
3、的新算法—N-FGFCM算法.本文對(duì)人工合成和非人工圖像都做了大量的數(shù)值實(shí)驗(yàn)用以比較經(jīng)典的FCM算法、FGFCM算法及本文提出的N-FGFCM算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法無論在分割準(zhǔn)確率、自適應(yīng)性及計(jì)算時(shí)間上都具有一定的優(yōu)勢,
針對(duì)已有模糊支持向量機(jī)(FSVM)模型模糊隸屬度參數(shù)選取計(jì)算復(fù)雜度大及對(duì)噪聲敏感問題,本文提出了一種基于N-FGFCM的新的自適應(yīng)FSVM算法—Auto-NFSVM算法.新算法利用N-FGFCM算法自動(dòng)對(duì)樣
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