改進(jìn)的分水嶺和fcm算法應(yīng)用于圖像分割研究

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4、。編ｖＶ＇—．、．…專業(yè)名稱：電路與系統(tǒng)帶Ａ、｛＼＇－一研究方向：信號(hào)、圖像處理與模式識(shí)別；‘，八，在Ｖ．和／’：＇．．，所在學(xué)院；物理電氣信息學(xué)院．，１．；Ｘ’－夠護(hù)的：？。？乂’論文完成驚日期：２０１６年５月‘■－－－■■：二ｖ／’／：－，．：ｖ乂Ｖ＇’－…＇．ｆ產(chǎn)．乂；扣／斯－．，．乃＇＊￣－■＇．．—－■、－ＶＹ．．游療＿；；；＞入Ｖ乂，杳＇——＾ｆ，．．’．．■．／戶巧ｒＡ一．每幕皆■識(shí)＼獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈

5、交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得寧夏大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料一。與我同工作的同志對(duì)本研巧所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。研巧生簽名：丈時(shí)間：年月ｏ曰少＜王個(gè)＼管／Ｊｊ關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明、：本人完全了解寧夏大學(xué)有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被査閱和借閱，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯

6、編學(xué)位論文。同意寧夏大學(xué)可Ｗ用不同方式在不同媒體上發(fā)表、傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議）。研究生簽名：？作時(shí)間：＞年少月。曰／＾ｊ導(dǎo)師簽名。：禾巧時(shí)間：年ｒ月＾日摘要圖像分割技術(shù)是圖像分析乃至高層圖像理解的重要基礎(chǔ)，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)學(xué)、地理學(xué)、交通等領(lǐng)域，越來(lái)越受到學(xué)者們的關(guān)注。理論的創(chuàng)新促使基于特殊理論的圖像分割算法層出不窮。基于形態(tài)學(xué)理論的分水嶺算法有較髙的分割精度和速度，但其過(guò)分割問(wèn)題嚴(yán)重！基于模糊理論的模糊Ｃ均值，卻受初始值影響較大。面向課（ＦＣＭ）算法能夠無(wú)監(jiān)督

7、工作和解決多分支分割問(wèn)題題應(yīng)用馬求，本，為獲得更好的圖像分割效果文圍繞運(yùn)兩種算法的改進(jìn)開展研巧。一首先，，分析分水嶺算法的優(yōu)劣，從預(yù)處理階段來(lái)改進(jìn)經(jīng)典算法考慮采用種基于形態(tài)學(xué)濾波的標(biāo)記分水嶺分割方法。改進(jìn)算法對(duì)原始梯度國(guó)像進(jìn)行開訪重建巧波，并利用內(nèi)外部標(biāo)記符控制分割區(qū)域，再對(duì)疊加標(biāo)記的梯度圖像進(jìn)行分水峻變換；將該方法應(yīng)用于核磁共振（ＭＲＩ）腦腫瘤圖像巧河流合成孔徑雷達(dá)（ＳＡＲ）圖像分割，消除了過(guò)分割現(xiàn)象。仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)ＭＲＩ腦腫瘤圖像有較高的分割精度和速度；對(duì)河流ＳＡＲ圖像，由于受相干斑噪聲和陰影的干擾，分割效果不

8、夠理想，同時(shí)受擴(kuò)展的極值變換中的閩值影響，需要根據(jù)仿真測(cè)試人為確定合適的兩值，Ｗ得到理想的分割結(jié)果。其次一，研巧種