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资料简介
西安建筑科技大学毕业设计 基于模糊聚类的图像分割方法的研究 共41页,15160字。
摘要
图像处理是计算机视觉的重要组成部分, 由于人视觉的模糊性使图像处理适合模糊处理, 同时训练样本图像的匮乏又要求无监督处理分析, 而模糊聚类正好满足这两方面的要求, 于是模糊聚类在图像处理中发挥着不可替代的作用。
本文主要介绍了模糊聚类理论的发展,阐述了该理论在图像分割领域的应用,其中模糊C均值聚类算法(FCM)是一种比较常用的图像分割算法,本文重点对该算法进行了介绍,通过对其在图像分割中的应用进行了较为深入的讨论,了解到了FCM算法的优点和缺点。同时,研究了一种在FCM算法基础上改进的的PFCM算法,并根据该算法进行了对灰度图像的分割试验。通过和FCM算法基础上实现的图像分割的效果的比较,直观的对FCM算法和PFCM算法的优缺点进行对比。

关键词:图像分割 模糊聚类 C均值聚类算法 PFCM
目录
1绪论 1
1.1图像分割技术的研究背景 1
1.1.1研究图像分割技术的意义 1
1.1.2 图像分割的目的 2
1.2 研究的现状及发展的趋势 2
1.3 主要研究内容 3
2图像分割及模糊聚类理论 5
2.1图像分割方法 5
2.1.1图像分割技术的实现及其方法简述 6
2.1.2 图像分割标准评价 7
2.2 模糊聚类理论简介 8
2.2.1 模糊聚类理论的发展 8
2.2.2 模糊聚类理论在图像分割中的应用 9
2.2.3模糊C均值聚类(FCM)介绍 10
3基于模糊聚类的图像分割方法 13
3.1 模糊C均值聚类算法(FCM)基本思想 13
3.1.1 算法步骤 14
3.2基于多项式的算法 14
3.2.1理想的特征矢量分割 15
3.2.2通常的特征矢量分割 16
3.2.3 算法步骤 18
3.3 FCM算法所存在的缺点 19
4 仿真试验 20
4.1 PFCM算法的图像分割实现 20
4.1.1 灰度图象去噪处理 21
4.1.2 灰度图象的边缘检测 21
4.1.3 梯度算子 22
4.1.4 方向算子 23
4.1.5 Laplacian算子 23
4.1.6 坎尼算子(canny) 23
4.1.7 PFCM聚类迭代 25
致谢 30
参考文献 31
附录 33
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