基于模糊理论的图像分割算法研究.pdf
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2023-03-02
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基于模糊理论的图像分割算法研究
关键词: 图像分割 边缘检测 模糊理论 遗传算法 Ｍatlａｂ
XX
摘要:分割的目的是将图像划分为不同区域。图像分割算法一般是基于亮度
值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。第一类性质的已用途径是基于亮
度的不连续变化分割图像,比像的边缘。第二类的主要应用途径是依据事先制订
的准则将图像分割为相似的区域 .门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这
类方法的实例.遗传算法具有简单、鲁棒性好和本质并行的突出优点。其在应用
领域取得的巨大成功，引起了广大学者的关注。在图像分割领域，遗传算法常
用来帮助确定分割值。
XX
本文介绍讨论了几种目前广泛应用的图像边缘检测、图像值分割的 **种算
法,并给出了对比分析 ;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述 ;给出了标
准遗传算法的原理、过程、实验结果及分析． 实验结果表明,本文提出的遗传分
割算法优于传统分割算法。
第一章 绪论 1。1 图像分割综述
XX
图像分割就是指把图像分成 **具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术
和过程 .这里所说的特性可以是灰度、颜色、纹理等，而目标可以对应单个区
域，也可以对应多个区域.图像分割是数字图像处理中的一项关键技术,它使得其
后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少 ,同时又保留有
关图像结构特征的信息。而且 ,在数字图像处理工程中，一方面，图像分割是目
标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，图像分割是自动目标识
别的关键步骤，图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将
原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,分割中出现的误差会至高层次处理阶段,因
此分割的精确程度是至关重要的。只有通过细致精细的图像分割，才能使得更
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