正向云模型在圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像分割作為圖像從圖像處理到圖像的分析關(guān)鍵技術(shù),受到了很多學(xué)者的重視和研究,但至今在眾多圖像分割方法中仍沒(méi)有一種方法能夠解決所有問(wèn)題。在圖像分割領(lǐng)域存在的問(wèn)題中,依據(jù)確定性方法分割圖像就是其中的關(guān)鍵問(wèn)題之一,傳統(tǒng)使用模糊理論或概率論方法并不能真正的解決好這個(gè)問(wèn)題,以模糊理論和概率論為基礎(chǔ)的云理論的出現(xiàn)能夠很好地解決圖像分割當(dāng)中“硬分割”的問(wèn)題,因此得到了很多圖像分割領(lǐng)域?qū)W者的深入研究與探索。
　　云理論的提出最初應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)挖掘

2、當(dāng)中,06年之后被陸續(xù)的應(yīng)用于圖像處理當(dāng)中,并成為圖像分割的一種新興的方法。云變換是云理論的核心方法,期望、熵、超熵是云變換的三個(gè)基本特征,在圖像數(shù)據(jù)云化過(guò)程中三個(gè)基本要素的獲得是很關(guān)鍵的問(wèn)題,決定著在圖像數(shù)據(jù)后續(xù)處理中是否能夠獲得良好的分割閾值等圖像處理的問(wèn)題,因此云模型的構(gòu)建是十分關(guān)鍵的。云模型在圖像處理構(gòu)建過(guò)程中存在的問(wèn)題有:首先在云模型中熵的獲得存在著不可避免的誤差,有時(shí)可能導(dǎo)致云模型的構(gòu)建失敗;其次云模型在圖像處理當(dāng)中單一云核

3、逐次提取可能導(dǎo)致有用數(shù)據(jù)丟失等或選取云核不理想。首次嘗試用一維云模型與NBS距離相結(jié)合來(lái)分割彩色圖像。
　　針對(duì)云模型構(gòu)建本身存在的問(wèn)題,和云模型在圖像數(shù)據(jù)云化過(guò)程存在問(wèn)題提出了以下幾點(diǎn)改進(jìn):
　　(1)在深入理解云理論的基礎(chǔ),對(duì)云模型構(gòu)建中易產(chǎn)生誤差的關(guān)鍵點(diǎn)也就是云的熵進(jìn)行了分析,在理解云理論的“3En”的基礎(chǔ)上,提出了云的熵的新的求取方法。新的熵的計(jì)算方法簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),并通過(guò)根據(jù)實(shí)際情況對(duì)熵的微調(diào)能夠使熵的求取誤差變得

4、更小。
　　(2)在通過(guò)學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的熵的求取方法構(gòu)建云模型用來(lái)處理圖像信息的基礎(chǔ)上,將傳統(tǒng)云模型構(gòu)建方法應(yīng)用于圖像的多閾值分割,并在論證了傳統(tǒng)云模型構(gòu)建方法對(duì)圖像的多閾值分割是可行的基礎(chǔ)上,將新的方法應(yīng)用于圖形的多閾值分割當(dāng)中,并通過(guò)仿真獲得良好的分割效果。
　　(3)深入了解云理論分割圖像的方法及步驟,根據(jù)云模型的構(gòu)建規(guī)則,確定所有可以定位云核的位置,將當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)所有滿足云核提取的位置標(biāo)記出來(lái),并對(duì)其進(jìn)行云化處理,逐次進(jìn)行