圖像分割方法及應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，尤其是多媒體技術(shù)和數(shù)字圖像處理及分析理論的成熟，圖像作為更直接更豐富的信息載體，圖像信息已成為人類獲取和利用信息的重要來源和手段，正在成為越來越重要的研究對象。圖像分割是圖像處理中很重要的技術(shù)，也是圖像分析和圖像理解的關(guān)鍵一步。圖像分析主要是對圖像感興趣的目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測和測量，以獲得客觀信息，從而建立對圖像的描述。圖像分割是圖像分析的重要內(nèi)容，為了識別和分析圖像總的目標(biāo)，需要將有關(guān)區(qū)域分離出來，在此基礎(chǔ)上才能對目標(biāo)進(jìn)

2、一步利用，這樣特征提取和測量才有可能。這個過程就是所謂的圖像分割。 本文系統(tǒng)地分析了圖像分割技術(shù)的現(xiàn)狀、分類方法和各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為針對不同的圖像問題，采取不同的圖像分割方法提供了依據(jù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出、發(fā)展為圖像處理提供了另一種方法，并成為圖像處理問題研究的一個熱點(diǎn)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練方式的原因，對圖像分割不是很精確；Snake模型是圖像處理領(lǐng)域又一個研究的熱點(diǎn)和有用的工具，但是它存在著對初始輪廓的敏感，

3、由于人為的因素，使得能量函數(shù)收斂到局部極小值或者發(fā)散，迭代時間過長。為了克服上述兩種方法存在的不足，本文提出了基于競爭型Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Snake模型，它能夠很好的解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割中的不精確，同時也能有效的解決經(jīng)典Snake模型的在圖像分割中存在迭代時間過長和收斂到局部極小值，經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)苋〉帽容^理想的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。最后對圖像分割技術(shù)在導(dǎo)航制導(dǎo)中的應(yīng)用進(jìn)行了理論分析和研究，為實(shí)際應(yīng)用中的精確導(dǎo)航制導(dǎo)提供理論基礎(chǔ)；以及圖像分割