基于模糊聚類(lèi)的彩色圖像分割算法研究

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1、分類(lèi)號(hào)ＴＰ３９１密級(jí)公開(kāi)學(xué)號(hào)１３２２５５■一Ｊｉｉｉａ■■ｅＴＥｓａＢＨｉｆｉＢｉＥＳＥ？碩±學(xué)位論文（學(xué)術(shù)型）題目基于模糊聚類(lèi)的彩色圖像分割算法研究作者指導(dǎo)教師劉漢強(qiáng)副教授—級(jí)學(xué)科名稱(chēng)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)二級(jí)學(xué)科名稱(chēng)計(jì)算機(jī)軟件與理論提交日期二〇—六年五月．：?。崳妼W(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明巧呈交的學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的巧導(dǎo)下進(jìn)行研巧工作所取得的研巧成果。盡我所知，除文中已經(jīng)注巧引用的內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或巧寫(xiě)過(guò)的研巧成果，也不包含

2、本人或他人巧申請(qǐng)學(xué)位或其他用途使用過(guò)的成果？對(duì)本文的研巧做出重要茄伏的個(gè)人和窠體，均已在文中作了明確說(shuō)明并表示謝Ｉ：。一本學(xué)位論文觀(guān)不實(shí)或者侵犯他人權(quán)利的，本ＡＭ念承擔(dān)切相關(guān)的法觀(guān)任。作雜名：年占月曰：曰巧學(xué)位論文知識(shí)產(chǎn)極及使用授權(quán)聲明書(shū)本人在導(dǎo)師巧導(dǎo)下所完成的學(xué)位論文及相關(guān)成果，知識(shí)產(chǎn)權(quán)巧屬陜西師范大學(xué)。本人完全了解陜西師范大學(xué)有＾存、使用學(xué)位論文的規(guī)定，允許本論：ｉｄｆｃｓ閣和借閩，學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的紙質(zhì)版和電子版有巧將本論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)巧檢索，可采用任何復(fù)制手段

3、保存和匯編本論文。本人保證畢業(yè)離校后，發(fā)表本論文或使用本論文成果時(shí)署名單位仍為陜西師范大學(xué)。保密論文解密后適用本聲明？作絶名：弁Ｍ曰巧：年＾月曰摘要在電子成像設(shè)備極其便利的今天，對(duì)數(shù)量巨大的彩色圖像進(jìn)行處理成為圖像一也是保證圖像工程發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。圖像分割是圖像處理中經(jīng)常用到的技術(shù)之，。，圖像分割是把圖像中具分析進(jìn)行的根本，在圖像工程中有著重要位置從定義看有某種特殊性質(zhì)的部分進(jìn)行劃分并區(qū)分出目標(biāo)或背景的過(guò)程。聚類(lèi)則是將集合中具有相似特性的對(duì)象根據(jù)相似性劃分成多個(gè)分類(lèi)的過(guò)程。兩者原理相近，進(jìn)而聚類(lèi)－方法在圖像

4、分割中成功應(yīng)用。模糊Ｃ均值聚類(lèi)（ＦＣＭ）在Ｋｍｅａｎｓ與模糊理論的、。ＦＣＭ有表達(dá)國(guó)像中的高噪聲、對(duì)比基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，理論完善性能穩(wěn)定由于。Ｍ度差，所Ｗ得到了廣泛應(yīng)用本文算法是在ＦＣ、空間關(guān)系不明確等問(wèn)題的能力、包括核方法的使用、中屯、聚類(lèi)數(shù)目自適的基礎(chǔ)上做出的改進(jìn)，初始化集合的選取應(yīng)Ｈ個(gè)方面。經(jīng)過(guò)彩色圖像分割實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本方法有效。本論文的主要工作包括Ｗ下方面：一、第，介紹選擇本課題的目的與研巧意義國(guó)內(nèi)外研巧狀況Ｗ及本論文所做工－ＫｍｅａｎｓＦＣＭ聚類(lèi)的算法原理，。分別作和創(chuàng)新點(diǎn)。隨后，介紹與說(shuō)明聚類(lèi)過(guò)程對(duì)圖像分割的定義、

5、色彩空間的選擇化及彩色圖像分割方法進(jìn)行簡(jiǎn)單說(shuō)明。從本質(zhì)上對(duì)模糊聚類(lèi)與圖像分割進(jìn)行了解后，簡(jiǎn)述了聚類(lèi)算法運(yùn)用到彩色圖像分割中的可能性。，Ｗ及要實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)圖像分割的必要技術(shù)第二，針對(duì)ＦＣＭ存在的問(wèn)題，提出基于局部搜索的自適應(yīng)核模糊聚類(lèi)算法＇（ＬＡＫＦＣ）。該方法借助非線(xiàn)性變換，通過(guò)核函數(shù)將低維空間的線(xiàn)性不可分問(wèn)題一目的、。算法采用種新的聚類(lèi)中屯初始化方映射到髙維恃征空間，達(dá)到線(xiàn)性可分的還使用了一案；最后種基于核函數(shù)變換的評(píng)價(jià)指標(biāo)，迭代爬山的方式尋找最優(yōu)劃分ＩＫ，用來(lái)確定最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)目，實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)數(shù)自適應(yīng)。（）第Ｈ，針對(duì)彩色圖像處理

6、中數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題，本文通過(guò)ＳＬＩＣ方法求超像素進(jìn)行圖像過(guò)分割。彩色圖像中包含的巨大信息量，直接處理會(huì)導(dǎo)致算法性能下降。因一、此。圖像預(yù)處理般包括圖像增強(qiáng)圖像恢復(fù)化及圖像，圖像預(yù)處理顯得十分關(guān)鍵過(guò)分割等技術(shù)。假設(shè)要處理的圖像高度清晰，，先用超像素方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理將任務(wù)量從像素?cái)?shù)級(jí)降到超像素?cái)?shù)級(jí)，再結(jié)合ＬＡＫＦＣ算法聚類(lèi)，進(jìn)而得到分割結(jié)果。，大大提高了算法效率關(guān)鍵詞：模糊聚類(lèi)，核函數(shù)，圖像分割，自適應(yīng)，超像素ＩＡｂｓｔｒａｃｔｔｈｌｔｉｉｍｉｉｔｉｌｉｔｉｔｉＩｎａｎａｅｗｈｅｎｅｅｅｃｒｏｎｃａｎｅｕ

7、ｍｅｎｓｅｘｔｒｅｍｅｃｏｎｖｅｎｅｎｓｇｇｇｑｐｙ，ｕｒｇｅｎｔｆｏｒｔｈｅＩｍａｇｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｉｌｅｄｔｏｒｏｃｅｓｓａｈｕｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｌｏｒｉｍａｅｓ．Ｉｍａｅｐｇｇｇｓｅｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｈｅｌｌｉｉｉｍａｉｉｍｅｎｔａｔｌ；ｍｏｓｔｃｏｍｍｏｎｕｓｅｄ化ｃｈｎｏｏｅｓｎｅｒｏｃｅｓｓｎａｎｄｔｇｙ，ｇｇｐｇ＊ｌｉ．ｉｍｅｎｔａｔｉｓ出ｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｔｏｅｎｓｕｉｅｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｏｆｉｍａｇｅａｎａｙｓｓＬｔｅｒａ

8、ｌｌｉｍａｅｓｅｉｏｎｙ，ｇｇｉｓａｒｏｃｅｓｓｔｏｄｉｖｉｄｅ