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论文研究-基于VPRS粗糙熵的图像分割.pdf
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2019-09-11
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变精度粗糙集是解决模糊决策问题的重要工具,图像边缘信息本身就具有一定的不确定性和模糊性,而图像分割的效果直接依赖于对图像边缘像素的判断精度,因此变精度粗糙集可以更精确地表达图像边缘。将经典图像粗糙集模型扩展到图像变精度粗糙集模型,并将其应用于灰度图像边缘判定问题,利用变精度粗糙集的上下近似定义,构造了变精度灰色形态学算子,依据灰度图像粗糙熵的定义,提出一种基于VPRS粗糙熵的图像分割算法。针对噪声图像,该方法用变精度粗糙集模型判断目标、背景和边界像素集,在不同参数下判断近似集时容忍部分噪声点的存在,从而可获得较好的灰色边缘图像。实验结果说明,由于变精度灰度形态学算子避免了复杂参数优化过程,算法时间执行效率高;同时由于粗糙形态学算子对噪声的优良处理能力,新算法具有较好的噪声鲁棒性。
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