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摘要：圖像分割是許多圖像分析和圖像處理過(guò)程中的重要步驟。由于人的視覺(jué)特性和數(shù)字圖像本身所具有的模糊性，使得圖像分割問(wèn)題是典型的結(jié)構(gòu)不良問(wèn)題，由Zadeh提出的模糊集合論具有描述不良問(wèn)題的能力，模糊集合論應(yīng)用于圖像分割是針對(duì)圖像模糊性非常有效的方法。目前模糊集理論在圖像分割中的應(yīng)用有許多成功的方法。本文就基于模糊理論的圖像分割方法進(jìn)行了綜述，主要?dú)w納了模糊閾值分割、模糊聚類(lèi)分割以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割等方法并簡(jiǎn)要討論了各種方法的特點(diǎn)。 關(guān)鍵詞：模糊集理論；模糊邏輯；圖像處理；圖像分割
目錄 摘要 ABSTRACT 1 引言 II 1.1 圖像與圖像工程 1 1.1.1 圖像基礎(chǔ)知識(shí) 1 1.1.2 圖像工程概述 2 1.1.3 圖像技術(shù)和應(yīng)用分類(lèi) 3 2 圖像分割概述 5 2.1 圖像分割的定義 5 2.2 圖像分割的應(yīng)用 6 2.3 圖像分割研究的趨勢(shì) 7 3 基于模糊集理論的方法 8 3.1 基于類(lèi)內(nèi)最小模糊散度 8 3.2 模糊閾值分割算法 9 4 圖像分割的方法 13 4.1 閾值法 13 4.2 區(qū)域生長(zhǎng)法 13 4.3 邊緣檢測(cè)法 14 4.3.1 邊緣檢測(cè)閾值法及改進(jìn)方法 14 4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 15 5 圖像閾值分割法的分析與比較 17 5.1 迭代法 17 5.2 類(lèi)間最大距離法 17 5.3 局部閾值法 18 5.4 閾值法圖像分割對(duì)比分析評(píng)價(jià) 19 6 結(jié)論 20 致謝 21 參考文獻(xiàn) 22 |
