GB-FCM自然場(chǎng)景圖像分割方法研究.pdf

1、隨著成像設(shè)備發(fā)展更加成熟，自然場(chǎng)景圖像的數(shù)量也隨之增長(zhǎng)且與人類生活密切相關(guān)。由于自然場(chǎng)景圖像具有不確定性和復(fù)雜性等特點(diǎn)，使得自然場(chǎng)景圖像的分割成為圖像分割領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　本文以自然場(chǎng)景圖像為研究對(duì)象，介紹了圖像分割的基本理論，對(duì)基于圖論和模糊C均值聚類的圖像分割算法進(jìn)行了深入的研究。主要研究工作如下：
　?。?）介紹自然場(chǎng)景圖像分割的意義，并根據(jù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析自然場(chǎng)景圖像分割需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。簡(jiǎn)述圖像分割

2、的基本理論以及圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
　?。?）研究分析圖論算法，針對(duì)Graph-Based圖像分割算法存在欠合并現(xiàn)象進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于HSI顏色模型和空間信息的權(quán)值函數(shù)，并采用改進(jìn)的并查集算法對(duì)分割區(qū)域進(jìn)行二次合并，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法的有效性。
　?。?）研究分析FCM算法，提出一種結(jié)合Graph-Based和FCM（GB-FCM）的自然場(chǎng)景圖像分割算法。針對(duì)FCM存在缺少空間關(guān)聯(lián)信息且計(jì)算量大的問(wèn)題，先采用G