?? 圖像分割技術資料

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圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。從數學角度來看，圖像分割是將數字圖像劃分成互不相交的區域的過程。圖像分割的過程也是一個標記過程，即把屬于同一區域的像素賦予相同的編號。[1]

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在研究和分析指紋圖像的強度場和方向場原理基礎上，根據人眼的視覺原理，提出一種指紋圖像分割與增強的方法。按照指紋圖像前景色梯度大，背景色梯度小，可以將指紋前景色很好的分割出來。并且通過紋線方向進行濾波增強處理，可以得到良好的效果。對隨機抽取的指紋圖像分割和增強的實驗證明，取得了滿意的結果。此方法的優點...

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模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了...

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摘要： 利用多層感知器神經網絡和自組織映射神經網絡對球墨鑄鐵、可鍛鑄鐵和灰鑄鐵的金相圖像進行了分割提取。通過對比以上兩種方法分割后的圖像質量和定量分析樣本圖像中的石墨結構、珍珠巖/鐵氧體結構所占的百分含量后發現，多層感知器網絡分割提取的結果與樣本實際的結果更加接近，而自組織映射神經網絡分割提取的結果...

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文中在研究現有先驗知識與支持向量機融合的基礎上，針對置信度函數憑經驗給出的不足，提出了一種確定置信度函數方法，更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統理論的基礎上：將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中，在確定樣本的置信度時，不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離，還考慮樣本與類中其它樣...

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