【摘 要】
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粗糙集理论由波兰学者Pawlak Z于1982年首次提出。它是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具,已被广泛应用于知识发现、机器学习、决策支持、模式识别、专家系统及归纳
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粗糙集理论由波兰学者Pawlak Z于1982年首次提出。它是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具,已被广泛应用于知识发现、机器学习、决策支持、模式识别、专家系统及归纳推理等领域。图像分割是图像的特征提取与目标识别的基础,是图像处理中的一个难点,同时也是图像处理中的一个热点问题。本文以粗糙集理论为基础,利用信息熵对灰度图像和彩色图像分割的相关算法做了一些探索性的研究,主要结论如下：(1)以粗糙集理论为基础,通过定义图像的上近似和下近似,进而给出了一副图像的粗糙集表示,在此基础上给出了图像的liang熵定义。根据最大熵原则,选取窗口大小和阈值,并对图像进行二值分割。设计了一种基于信息熵的灰度图像二值分割算法,实验结果表明了该算法的有效性。(2)通过对现有的基于粗糙度的彩色图像阈值分割技术的深入分析,发现其在计算邻域直方图时采用的距离函数没有考虑RGB图像中RGB三种颜色成分的差异,这会导致对图像分割结果的影响。本章中我们采用了带有权重的RGB图像像素点距离计算公式,设计新的基于粗糙度的图像处理算法。实验结果表明了提出的算法的有效性。论文所取得研究成果为基于粗糙集的图像分割提供了新的有效的处理技术。
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