基于区间与多值中智集的图像分割方法

发布时间:2024-04-01 18:44
  作为模糊集合论和直觉模糊集合论的推广,中智集合被用来描述现实世界中存在的不确定、不精确、不完整和不一致的信息。区间中智集合和多值中智集合是中智集合的子类,它们通过区间值和多值的形式对事物进行描述,而不仅仅是一个特定的数字,能够保留事物更多的有效信息。针对图像分割领域中存在的模糊信息,本文在中智图像分割方法的基础上,提出了基于区间中智集和多值中智集的图像分割方法,并通过实验分析说明了本文方法的有效性。本文的主要研究内容和创新点总结如下:(1)根据区间中智集合和多值中智集合的定义以及相关性质,引入了区间中智图像和多值中智图像,定义了新的图像表示方式,不仅能够处理图像中的不确定性,而且能够保留图像的更多有效信息。(2)提出了基于区间中智集和多值中智集的图像分割方法。将图像转换为区间中智图像和多值中智图像,通过图像增强运算增加图像的对比度,获取图像中每个像素点的得分函数,再与聚类方法相结合,实现对图像的分割。(3)通过实验数据确定在图像分割中图像像素区域值的选取,并通过主观和客观两方面对分割结果进行评价。实验结果表明,本文方法可以对不同类型的图像进行分割,不仅能够保留图像的有效信息,而且能够很...

【文章页数】:55 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图5.1?Faces数据库的测试人员??Fig.?5.1?Testers?of?the?faces?database??-26?-??

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?基于区间与多值中智集的图像分割方法???5实验结果及分析??本章为论文的实验结果部分,对本论文提出的基于区间中智集的图像分割方法和基??于多值中智集的图像分割方法进行实验验证以及结果分析。本文简称两种图像分割方法??为区间中智图像分割方法和多值中智图像分割方法。??5.1实验图....


图5.3?Faces数据库受试者二??Fig.?5.3?Faces?database?tester?2??

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?大连海事大学硕士学位论文???⑴表情一?⑵表情二?⑶表情三?⑷表情四?(5)表情五??\(?\??f?-?r?^?P?-?P?P??I?tv/—-?C??(6)表情六?(7)表情七?(8)表情八?(9)表情九?(1?表情十??匕4〔i?sit?,?r??图5.2?Faces数据....


图5.2?Faces数据库受试者一??Fig.?5.2?Faces?database?tester?1??

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图5.9多值中智图像分割结果??Fig.?5.9?Segmentation?results?of?Multi-valued?Neutrosophic?Images??

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?大连海事大学硕士学位论文???5.4多值中智图像分割结果的比较及分析??5.4.?1多值中智图像中像素区域的选取??在多值中智图像的定义中,其像素的多值中智元素f,/和戶也需要通过两个不??同的像素区域值来获得。同样,本文对Faces数据库中的400幅图像进行图像分割实验,??....



本文编号:3945139

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