云理论在图像分割中的应用研究
需积分: 9 183 浏览量
更新于2024-07-26
收藏 2.8MB PDF 举报
“基于云理论的图像分割技术研究”是一篇工学硕士学位论文,作者葛秘蕾,指导教师李万臣教授,学位级别为工学硕士,专业为信号与信息处理,隶属于信息与通信工程学院,哈尔滨工程大学。该论文探讨了使用云理论来进行图像分割的技术,提交和答辩日期均为2010年3月。
云理论是一种数学模型,它源自模糊逻辑和概率理论,旨在处理不确定性问题。在图像处理领域,云理论被用于解决图像中边界不清晰、像素值模糊的情况,以实现更精确的图像分割。图像分割是图像分析的重要步骤,它涉及到将图像划分为不同的区域,每个区域具有相似的特征,如颜色、纹理或强度。这对于目标识别、图像理解以及各种应用(如医学影像分析、遥感图像处理等)至关重要。
云理论在图像分割中的应用通常包括以下几个步骤:
1. **云模型构建**:首先,需要构建能表示图像像素不确定性的云模型。这涉及将像素的灰度值转化为概率分布,以反映其在不同类别间的不确定性。
2. **信息熵计算**:利用云模型计算每个像素的信息熵,信息熵是衡量不确定性的度量,高熵表示像素属于多个类别的可能性较大。
3. **决策规则确定**:基于信息熵或其他相关参数,设定一个决策规则来决定像素应分配到哪个类别。例如,可以选取熵最小或最大可能性的类别。
4. **迭代优化**:通过迭代算法更新像素的类别归属,不断优化图像的分割效果,直到达到预设的收敛条件。
5. **边缘检测与连通性分析**:在初步分割的基础上,可能还需要进行边缘检测和连通性分析,以确保分割出的区域是连贯的,并且边界清晰。
6. **后处理**:最后,可能需要进行一些后处理操作,如平滑、去噪或消除小的噪声斑点,以提高分割结果的质量。
这篇论文可能深入探讨了云理论在实际图像数据上的应用,对比了传统分割方法(如阈值分割、区域生长、聚类等)和基于云理论的分割方法的优劣,还可能包括实验验证和性能评估,展示了云理论在处理复杂和模糊图像信息时的优越性。
论文作者还承诺了论文的原创性和知识产权,同意学校保留并使用论文的相关权利,同时也保证后续相关研究会注明哈尔滨工程大学为其第一署名单位。
2021-08-20 上传
2019-08-07 上传
2010-04-28 上传
2023-03-02 上传
2023-03-02 上传
2021-07-10 上传
187 浏览量
2009-03-17 上传
kimiko1990
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手