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基于FCM算法的图像分割技术研究
作 者: 赵雁
导 师: 陈延梅
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 计算数学
关键词: 模糊 FCM算法 聚类数 空间信息 核函数
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 37次
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内容摘要
模糊聚类因其能较好地将具有不确定性的样本点分类,从而在图像分割中有着广泛地应用。本文对模糊聚类中最为经典的方法—模糊c均值算法进行了研究,并对它进行了改进和优化,同时通过实验验证了方法的有效性。首先,标准FCM算法中聚类数的确定是整个算法能执行的必要条件,一般是人凭经验主观给定的。有学者利用灰度直方图波峰的个数来确定聚类数,但是由于噪声的因素,各像素点确切地属于某一灰度值是不能确定的,这就可能引起误差。因为模糊理论能描述各点属于某一灰度值的程度,所以本文提出对灰度图像采用模糊直方图,对彩色图像采用模糊Histon直方图的思想。其次,对于灰度图像,标准FCM算法只利用图像的灰度信息,抗噪性差。Chen结合灰度信息和空间信息,对目标函数进行了改进。Chen的方法认为空间中像素点对中心像素点的贡献是一样的,但事实上各像素点对中心点的贡献是不同的。针对这个问题,本文提出修正的SFCM算法(MSFCM),使得分类更为有效。再次,标准FCM算法距离的定义是欧式距离的,对球形结构的样本效果较好,而对非球形结构的样本效果较差,所以本文考虑利用核函数的思想,并结合空间信息,使聚类样本映射到高维空间中增加可分性。最后,本文将MSFCM算法应用于基于Lab彩色空间的图像中,并分析了算法中参数的变化对Lab彩色图像的分割质量影响。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第1章 绪论 8-14 1.1 课题背景及其研究目的和意义 8-9 1.2 图像分割的研究现状及分析 9-11 1.3 模糊 c 均值聚类算法的研究现状 11-13 1.4 本文的主要工作及内容安排 13-14 第2章 模糊 c 均值聚类算法 14-20 2.1 模糊集理论简介 14-15 2.2 聚类分析的数学模型 15 2.3 硬 c 均值聚类算法(HCM) 15-16 2.4 模糊 c 均值聚类算法(FCM) 16-18 2.5 图像分割的评价指标 18-19 2.6 本章小结 19-20 第3章 基于 FCM 的灰度图像分割的改进 20-32 3.1 基于模糊直方图的 FCM 算法 20-22 3.2 修正的 SFCM 算法 22-24 3.3 基于核函数的 FCM 算法 24-29 3.3.1 核函数简介 24-26 3.3.2 KFCM 算法 26-28 3.3.3 SKFCM 算法 28-29 3.4 实验及分析 29-31 3.5 本章小结 31-32 第4章 基于改进的 FCM 算法的 Lab 彩色图像分割 32-41 4.1 引言 32 4.2 Lab 彩色空间简介 32-34 4.3 基于 Lab 彩色空间的图像分割 34-40 4.3.1 模糊 Histon 直方图 34-37 4.3.2 基于 MSFCM 的 Lab 彩色图像分割 37 4.3.3 实验分析 37-40 4.4 本章小结 40-41 结论 41-42 参考文献 42-47 致谢 47
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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