【摘 要】
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近年来,电子成像设备广泛应用于各个行业。随着硬件的发展,使得图像像素不断的提高。同时像素规模也不断的增加,导致待处理的图像数据集过大,传统的图像分割算法已经不能满足
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近年来,电子成像设备广泛应用于各个行业。随着硬件的发展,使得图像像素不断的提高。同时像素规模也不断的增加,导致待处理的图像数据集过大,传统的图像分割算法已经不能满足需求。目前的研究主要针对如何提高分割的精准度和算法效率,而往往忽略了图像本身的噪声。图像在成像的过程中,存在很多固有的特殊性和不可预知的复杂性,图像中的噪声影响着分割的效果。针对上述问题,本文研究工作主要包括:(1)针对传统分割方法存在的问题,本文提出了一种改进方法,首先对目标图像进行熵值优化处理,增强图像对比度,在增强的同时,噪声也被放大。然后再进行维纳滤波补偿,减少放大后的噪声,最后用最大类间方差法对感兴趣区域分割和提取,分割后的图像保持较高的信息熵,也更能体现细节纹理,分割精准度也有一定的提升,但时间消耗比其他分割方法要多。(2)目标图像因拍照光线的不均或曝光时间过长,导致目标图像动态范围很大,使得图像灰度很暗,细节信息无法显示。针对上述问题,本文提出了一种改进方法,首先对图像灰度化,然后进行同态滤波处理,消除光照条件的影响,最后采用模糊C均值聚类算法对图像进行分割,分割提取感兴趣区域的信息熵和分割误差比直方图法和K均值聚类法要优。
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