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图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是将图像分成各具特性的区域并可提取出感兴趣的目标的技术，其研究多年来一直受到了人们的高度重视，由于不同待分割图像的具有不同的特征，且有的可能混有噪声，给图像分割带来了很多的困难。到目前为止还不存在一种通用的、能使各种类型的图像达到最优分割质量的图像分割方法。
图像自身存在这许多的不确定性和不精确性，模糊集理论对于这种不确定性有很好的描述能力，而图像分割问题恰好是将图像的像素进行分类的问题。基于以上原因，本文研究了以模糊集理论为基础，着重阐述模糊聚类分析，对模糊集理论的基本内容进行了系统的总结和介绍，并就模糊聚类的聚类类别数、中心、隶属度矩阵以及加权指数等问题进行了研究。
在灰度图像的分割中，本文首先利用形态学分水岭方法，对图像进行了粗分割。分水岭算法是一个较为广泛应用的图像分割工具，能够自动生成单像素宽度的封闭轮廓。分水岭算法的不足主要在于过分割问题，使得目标淹没其中。但这些区域的边界分水线准确地确定了目标图像的轮廓。本文给出了模糊关系及模糊聚类与分水岭算法相结合的方法，就可以把大量过分割的相似区域合并起来，达到很好的整体分割效果。
模糊阈值分割也是模糊理论在图像分割中的一个重要方面，本文引用广义模糊熵的定义，构造了广义模糊熵，并把它们很好的运用在图像分割中，取得较好的效果。采用传统模糊熵对图像分割时，一般是按照模糊隶属度0.5进行分割的，但是当光照不均匀时，分割效果就不理想了。本文提出基于广义模糊熵的图像分割方法是按照模糊隶属度取为m(0
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