基于最小模糊性度量的圖像分割方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、閾值分割的難點和關(guān)鍵在于閾值的選取。閾值選擇的恰當與否對分割的效果起著決定性的作用。本文主要對基于模糊集理論的圖像分割方法進行了比較深入的研究，提出了改進的圖像閾值分割算法以及邊緣檢測算法。 在改進的閾值分割算法中，首先，建立了基于圖像中目標的“對象”模糊集，使得改進的算法在執(zhí)行過程中具有針對性，進而提高了提取目標的有效性；其次，為了提高算法的時效性，在算法中引入了條件熵，同時采用最小模糊度及最大熵準則自適應地將圖像中“對象”與

2、“非對象”分離開來。該算法克服了以往模糊閾值分割算法中，根據(jù)閾值單一地將像素分開，卻不一定能保證圖像區(qū)域的正確劃分的弱點。特別是對包含多個目標的圖像實施本文算法時，其優(yōu)越性更能夠得以體現(xiàn)。運用MATLAB進行了仿真實驗，證明本文所提出的改進的圖像閾值分割算法能夠在基于對象的研究中得到良好的應用，是一種具有實用性和時效性雙重特征的新算法。 另外，本文還在模糊閾值選取算法的基礎(chǔ)上，提出了改進的邊緣檢測算法。該方法是將方向信息測度與模

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