【摘 要】
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基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分,其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统,并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆邮电大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61472056,61309014,61300059,重庆市自然科学基金Nos.cstc2012jj A40032,cstc2013jcyj A40063
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基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分,其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统,并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基于粗糙集近似集理论模型,首先采用自适应粒化方法得到图像的最优粒度,接着基于该粒度划分构建图像的目标和背景的上下近似集,再根据近似集思想对目标集合的边界域进行精确刻画,同时结合粒子群算法提高求解粗糙集近似集最大粗糙熵的效率,最终得到图像分割的最优分割阈值,并通过仿真实验表明该方法具有可行性和有效性。
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