【摘 要】
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由于科学技术的快速发展,人们获取的信息量也随之爆炸式增长。而图像是人类获取信息的重要途径。为了有效的利用图像中的信息,需要用到图像分割技术提取图像中关键信息。图像
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由于科学技术的快速发展,人们获取的信息量也随之爆炸式增长。而图像是人类获取信息的重要途径。为了有效的利用图像中的信息,需要用到图像分割技术提取图像中关键信息。图像分割是图像处理中三大任务之一,是图像的特征提取描述、识别与分类必要前提和基础。在诸多研究领域中有着重要地位,如人工智能、模式识别、机器学习等。目前,在图像分割算法中,模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)是最受研究者们青睐的一种方法,并且该算法应用广泛。然而FCM算法对不确定信息的表达能力不足,不能很好的处理聚类的边界像素和异常值。Yanhui Guo等在中智理论的基础对FCM进行了改进,提出了中智模糊C均值聚类算法(Nutrosophic C-means Clustering Algorithm,NCM)。本文研究了模糊聚类中的FCM和NCM算法,针对FCM和NCM算法的不足提出了改进的策略,本文所做的主要工作如下:首先,针对FCM算法迭代速度慢,对初始值敏感,易陷入局部极值且需要事先给出聚类数的缺点,利用模拟退火粒子群算法来更新FCM算法的聚类中心,有效性函数来判断该数据集下的最优聚类数。实验结果表明该算法具有较好的全局收敛性,并且能自适应寻找图像的最佳分类个数。其次,针对FCM算法对噪声敏感的缺点,在以上改进的FCM算法中加入空间邻域信息,来改善其抗噪性。通过仿真实验,表明该算法对噪声有一定的抑制能力。最后,针对NCM算法对噪声敏感的缺点,本文在NCM算法中引入模糊局部信息和噪声距离,使得改进的算法可以自适应的对不同噪声图片进行有效处理,而且不需要事先根据不同图片来设定参数。通过仿真实验,表明该算法有着较好的噪声抑制能力。
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