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文檔簡介
1、圖像分割是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術(shù)和過程。它是從圖像處理進到圖像分析的關(guān)鍵步驟,也是進一步圖像理解的基礎(chǔ)。圖像分割技術(shù)的發(fā)展與許多其它學(xué)科密切相關(guān),隨著各學(xué)科新理論和方法的提出,人們也提出了許多結(jié)合相關(guān)理論、方法和工具的分割技術(shù),基于智能體(Agent)思想的圖像分割就是其中之一。
在Jiming Liu提出的基于分布式行為智能體的圖像分割中,作者針對圖像分割特定問題,設(shè)計了具有自主行為的智能體,
2、通過智能體在圖像上的繁殖,擴散等行為逐漸尋找一致性區(qū)域,最終實現(xiàn)圖像分割,取得了不錯的效果。但是該方法仍存在一些缺陷,針對該方法的不足,本文在以下方面做了改進:
1)對每個像素點,采用灰度和灰度共生矩陣統(tǒng)計量組成特征向量,使本文方法更適用于紋理圖像,合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,簡稱SAR)圖像。
2)對初始智能體根據(jù)其特征相似度進行簡單分類,通過分類使相似度大的智能體聚集在
3、一起。較原文中初始隨機分布,加快了算法收斂速度。
3)通過智能體的進化,自適應(yīng)定義區(qū)域一致性標準,較原文中事先定義好的區(qū)域一致性標準,本文方法適用性更廣,算法更加魯棒,更具實際意義。
4)增加了競爭算子。競爭算子在兩類智能體同時訪問同一像素時發(fā)揮作用,更有利于邊緣像素的分割。
實驗結(jié)果表明,較原文方法,本文方法更為有效。
在圖像分割中始終面臨一個問題,那就是區(qū)域的一致性和邊緣分割的
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