【摘 要】
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图像分割是图像处理与计算机视觉领域中最为基础和重要的问题之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提,图像分割的效果将直接影响到后续分析、识别和解译等处理。纹
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图像分割是图像处理与计算机视觉领域中最为基础和重要的问题之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提,图像分割的效果将直接影响到后续分析、识别和解译等处理。纹理是图像的重要特征,普遍存在于各类图像当中,由于纹理图像自身的复杂性,使得纹理图像的分割显得尤为困难。本文围绕纹理图像的分割技术和实现算法展开研究,主要工作有两方面:一是图像纹理特征的表述和提取算法的研究,二是基于纹理特征的图像分割技术研究。论文工作主要有以下几个方面:1、系统地研究了图像纹理特征的数学描述方法、纹理特征的提取算法以及基于纹理特征的图像分割方法,参考了大量的文献,并通过实验比较,确定选用灰度共生矩阵,实验结果显示采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征能得到更好的分割效果;2、详细地分析了模糊聚类算法,为了改善聚类效果,对模糊C均值聚类算法进行了改进,使用硬C均值初始聚类中心以缩短聚类时间。并采用本改进算法进行了实验,结果显示该算法在改善分割效果和缩短分割时间方面都具有很好的效果;3、研究了径向基神经网络和径向基概率神经网络,通过对比,最终采用径向基概率神经网络对图像纹理特征进行分类。详细介绍了网络创建、参数设置以及网络训练方法,实验证明使用径向基概率神经网络能实现灰度共生矩阵提取的纹理特征进行很好的分类,获得较为满意的分割结果。本论文介绍的方法是以纹理库中的图像为研究对象提出的,但基本原理、算法同样适用于其它类型图像的分割
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