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基于人工免疫网络的图像分割

作　者: 蔺恒
导　师: 刘芳
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人工免疫网络多值免疫网络分水岭算法 FCM算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 35次
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内容摘要

人工免疫系统是用来解决复杂问题的自适应系统,其中人工免疫网络可用于分析数据的聚类问题,数据聚类是实现图像分割的一种常用的方法。因此,本文围绕人工免疫网络在图像分割中的应用展开了相关的研究,主要工作概括如下：(1)实现了一种基于多值免疫网络与FCM算法结合的图像分割。该方法针对FCM算法中聚类中心对初始化敏感的问题,将多值免疫网络用于训练数据聚类的中心。以缓解数据聚类中心对初始化敏感的问题,最终实现图像分割。通过对Brodatz图库和对SAR图像仿真实验表明：该方法分别与多值免疫网络和FCM算法比较均有一定的改善。(2)实现了一种基于分水岭算法与AINET网络结合的SAR图像分割。由于AINET网络本身对数据聚类有着较高的计算复杂度,直接利用AINET对图像这样的大数据集进行分割将会耗费大量的时间和资源。为了缓解这一问题,我们利用分水岭算法首先对图像进行初始分割,将图像分成若干区域,将每个区域看成一个样本。然后利用AINET网络对样本数据进行聚类从而达到图像分割的目的。通过对SAR图像的实验表明该方法是可行。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 引言  7
  1.2 图像分割研究现状  7-9
  1.3 本文的主要内容  9-11
第二章人工免疫系统理论  11-19
  2.1 人工免疫系统  11
  2.2 人工免疫系统的模型  11-13
  2.3 人工免疫系统的算法  13-19
    2.3.1 基于免疫特异性的否定选择算法  13-14
    2.3.2 克隆选择学说和克隆选择算法  14-16
    2.3.3 免疫网络学说与人工免疫网络模型  16-18
    2.3.4 基于免疫机理的混合智能优化算法  18-19
第三章多值免疫网络与FCM结合的图像分割  19-31
  3.1 多值免疫网络  19-24
    3.1.1 多值免疫网络  19-20
    3.1.2 多值免疫网络算法  20-24
  3.2 基于多值免疫网络与FCM算法结合的图像分割算法  24-26
  3.3 实验及结果分析  26-28
  3.4 结论  28-31
第四章基于分水岭算法与AINET网络结合的SAR图像分割  31-45
  4.1 分水岭算法  31-34
    4.1.1 分水岭算法原理  31-32
    4.1.2 分水岭算法数学描述  32
    4.1.3 分水岭算法的特性  32-33
    4.1.4 标记分水岭算法  33-34
  4.2 人工免疫网络  34-37
    4.2.1 人工免疫网络  34
    4.2.2 人工免疫网络算法  34-37
    4.2.3 聚类数目的确定  37
  4.3 基于分水岭算法与AINET网络结合的SAR图像分割  37-39
  4.4 实验及结果分析  39-43
  4.5 结论  43-45
第五章总结与展望  45-47
  5.1 论文工作总结  45
  5.2 展望  45-47
致谢  47-49
参考文献  49-55
研究成果  55

基于人工免疫网络的图像分割

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