圖像分割中關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、圖像分割應(yīng)用在許多方面，小到檢查癌細(xì)胞、精密零件表面缺陷檢測(cè)，大到處理衛(wèi)星拍攝的地形地貌照片等。在所有這些應(yīng)用領(lǐng)域中，最終結(jié)果很大程度上依賴于圖像分割的結(jié)果。但是，在一些復(fù)雜的問(wèn)題中，尤其是在很多醫(yī)學(xué)圖像的分割，雖然圖像分割方法已有上百種，但是現(xiàn)有的分割技術(shù)都不能得到令人滿意的結(jié)果，原因在于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)是對(duì)人類視覺(jué)的模擬，而人類的視覺(jué)系統(tǒng)是一種神奇的、高度自動(dòng)化的生物圖像處理系統(tǒng)，從而限制了圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。因此從原理、應(yīng)用

2、和應(yīng)用效果的評(píng)估上深入研究圖像分割技術(shù)，對(duì)于提高計(jì)算機(jī)的視覺(jué)能力和理解人類的視覺(jué)系統(tǒng)都具有十分重要的意義。 本論文主要圍繞提高圖像分割效果的問(wèn)題，包括對(duì)圖像的預(yù)處理、圖像特征的提取以及圖像分割方法等。研究了圖像的紋理特征的提取方法，并利用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOFM對(duì)圖像進(jìn)行分割。本文在圖像預(yù)處理中采用基于QPSO算法優(yōu)化設(shè)計(jì)的二維IIR數(shù)字濾波器的算法對(duì)圖像進(jìn)行濾波，消除圖像中無(wú)關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實(shí)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可

3、檢測(cè)性和最大限度地簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割可靠性。 針對(duì)圖像紋理特征問(wèn)題，采用Gabor濾波器的方法，對(duì)圖像的紋理檢測(cè)精度有所提高，對(duì)最后的圖像分割有較高的準(zhǔn)確度。采用Gabor濾波器方法，可以得到希望的紋理圖像空間頻率通道上的分解系數(shù)，把這些通道上的能量作為紋理圖像的特征。這是因?yàn)閮H采用單一尺度分析紋理圖像很難獲得好的分類性能，采用多分辨分析小波變換后，可以克服這些困難。利用Gabor濾波器獲取空間頻率中頻通道的能