基于小波變換的地基云圖云狀分割.pdf

1、本文的主要工作是通過分析各種圖像分割算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出一種適合于地基云圖的分割方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)地基云圖的自動(dòng)分割,具有一定的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 在本文的研究中,首先研究和分析了閾值分割算法、邊緣檢測(cè)分割算法和聚類分割算法,重點(diǎn)介紹了小波變換的基本理論以及在圖像分割中的應(yīng)用,接著結(jié)合地基云圖的特點(diǎn)提出了基于細(xì)分小波和Kmeans聚類的分割算法。算法的過程:首先對(duì)原始的云圖進(jìn)行一些必要的預(yù)處理(比如去噪、增強(qiáng)等),然后通過細(xì)分小

2、波對(duì)圖像進(jìn)行變換,得到包含圖像大部分信息的小圖像,接著通過對(duì)小圖像進(jìn)行Kmeans聚類分割,這時(shí)基本的云圖已經(jīng)分割出來,但仍然存在過分割的現(xiàn)象,采取區(qū)域增長法來進(jìn)行過分割的刪除,通過細(xì)分小波逆變換將小圖像映射到原始圖像的坐標(biāo)中。最后為了能清晰的觀察到圖像的分割效果,將分割出的圖像邊界在原始灰度圖像中顯示。
　　 利用MATLAB進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn),通過實(shí)驗(yàn)的結(jié)果圖顯示,相對(duì)于傳統(tǒng)的圖像分割算法,該算法的抗噪聲能力強(qiáng),邊緣定位的準(zhǔn)確性