【摘 要】
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图像分割是图像处理和图像分析中的重要研究内容之一。目前的研究大多集中在处理比较理想、不带噪声的图像，而现实中的图像往往是带有噪声的，并且图像中物体之间的边界灰度
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系上海201804;同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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图像分割是图像处理和图像分析中的重要研究内容之一。目前的研究大多集中在处理比较理想、不带噪声的图像，而现实中的图像往往是带有噪声的，并且图像中物体之间的边界灰度值常常是模糊的。针对带噪声的图像，在粒计算和决策粗糙集的框架下，提出了一种新的图像分割方法。该方法用决策粗糙集思想模拟目标和背景区域，在求取近似集时容忍部分噪声点的存在，通过优化目标和背景区域的粗糙度，获得分割的阈值。实验结果表明该方法能较好地处理带噪声的图像。
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