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2015-09-20 发布于湖北
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利用云模型和数据场的图像分割方法.pdf

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No．3 第25卷第3期模式识别与人工智能 V01．25 2012年6月 PR＆Al Jun 2012 利用云模型和数据场的图像分割方法吴涛1’2 秦昆3 1(武汉大学软件工程国家藿点实验室武汉430072) 2(湛江师范学院信息科学与技术学院湛江524048) 3(武汉大学遥感信息工程学院武汉430079) 摘要针对图像自动分割中的最优阈值选择问题，提出一种基于云模型和数据场的图像分割方法．该方法引入数据场实现图像灰度值特征窄间到数据场势值空间的非线性映射，设定两个小同的质量函数分别形成相对数据场和绝对数据场．利用两类数据场的特点，结合全局和局部统计特征获得自适应势阈值对图像像素进行划分，产生图像潜在的背景或目标像素集合．进一步由逆向云发牛器算法产乍图像背景和目标的云模型表示，根据图像像素隶属于背景、目标云模型的程度，采用极大判定法则得到最终的分割结果．实验结果表明，该方法的分割效果较好、性能稳定，具有合理性和有效性．关键词图像阈值化．认知物理学，不确定性，云模型，数据场 391 中图法分类号TP CloudModelandDataField ImageSegmentationUsing WU Kun3 Ta01”，QIN ‘(StateKeyLaboratoryofSoftwareEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430072) Scienceand Normal 524048) 2(SchoolofInformation Technology．ZhanjiangUniversity，Zhanjiang Remote and 3(Schoolof Serving 430079) InformationEngineering，WuhanUniversity，Wuhan ABSTRACT An methodis loselectthe thresholdfor imagethresholdingproposed optimal imagesegmentation． fieldisintroducedto the from tothe Thedata maporiginalimagegrayscalespace correspondingpotential the therelativeandtheabsolutedatafieldsare with1wodiffer- method，and by proposed produced space entmass thefeaturesofthedatafieldsand the andthe considering combiningglobal functions．Then