基于模糊集理论的迭代多值化图像分割
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TP391.41

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湖南省自然科学基金资助项目(09JJ30000); 中国博士后科学基金资助项目(20070420826); 湖南省科技计划资助项目(2008RS4026); 湖南省国土资源厅资助项目


Iterative multi-level image segmentation based on fuzzy set theory
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    摘要:

    针对阈值分割存在精确性不高和分割效率低的问题,提出一种基于模糊集理论的迭代多值化图像分割方法。采用自顶向下的迭代分割策略综合考虑分割区域的灰度分布特征和各像素点的邻域信息,用模糊综合评判代替分割阈值,实现对图像中各像素点的合理分类,既摆脱了阈值分割方法需要找到若干确定的阈值才能实现图像多值化分割的约束,又提高了图像分割的质量和效率。为验证该方法的优越性和快速性,采用Otsu法和Kapur法两种经典的阈值分割方法为对照,针对带噪图像、不同对照度图像和2幅分割难度较大的图像进行了分割实验。研究结果表明,与阈值分割相比,本文方法能够完整地保留目标的细节,且分割时间较短。

    Abstract:

    To solve low accuracy and time-consuming problems in thresholding,an iterative multi-level image segmentation method based on fuzzy set theory was proposed.The interactive top-down region dividing strategy was used considering characteristics of gray level distribution and neighborhood information of each pixel in the pre-dividing region.And fuzzy comprehensive evaluation was used instead of segmentation thresholds to classify each pixel in the image reasonably.The method overcomes the limitations and compl...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

赵于前.基于模糊集理论的迭代多值化图像分割[J].光电子激光,2009,(10):1403~1409

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