文档介绍：摘要自然界许多场景表面都存在着纹理特征,因此纹理分析在机器视觉中有着十分重要的作用,也是图像处理领域中的一个重要内容。由于纹理过于复杂,至今尚未有一个公认的定义,从而导致了纹理分析的困难。本文主要研究了纹理图像的分割问题。由于图像分割问题是先验不确定的,为此,本文引入了模糊集的方法来处理纹理图像。提出用模糊聚类算法分割纹理图像,并研究了应用模糊聚类时要遇到的几个相关问题。同时,提出一种有效的塔型模糊聚类算法并用于纹理图像的分割。考虑到用模糊聚类算法分割纹理图像时,分割精度不够高的缺点,我们提出了用基于马尔科夫随机场的纹理分割模型来做进一步处理。最后,在上述纹理分割方法的基础上,本文提出了一种基于塔型模糊聚类算法与马尔科夫随机场的无监督纹理分割模型。实验表明,它取得了较好的分割效关键词:纹理分析塔型模糊聚类算法马尔科夫随机场无监督纹理分割模型果。
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本人躲纽本人签名:/:匝导师签名:ǎ红日期:趔§.￡:创新性声明关于论文使用授权声明日期:骸唬海:本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。本人保证离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公开论文的全部内容或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。C艿穆文在解密后遵守此规定日期:
第一章绪论雾鬃获褥戆信悫中,鸯确⒈砗柙葡低场V邝嘀#胛呵遂嘞低稠肮概述人们为此付出丁不少努力,也取德了不少成果矗圳,但随着硪究的深入,人们逐视觉信息是人的最重要的感觉来源,是人类智能活动必不可少的。人类从外快速、有效的完成大煮纷繁复杂的外部景物识别、定位、追踪,并通过大脑做出摆应载粼叛、处理。骧着挂会、科学技寒的发展,人锻零望熊够迁极嚣代替人镦一些事情,比如深海探测等人力所难及或有危险的地方。为此,机器就需要具有入的戮滗功能。摇应蟪,形成了一门颞兴的学零毒一诗葵桃视觉学。计算机视觉学研究地主要内容是通过计算机分析景物的二维图像,从中获得兰维世界的结构、属性等信息,进两在复杂的巧境中完成分析、识别、跟踪、导靛等任务。计算搬视觉的研究对提高机器的自动化和智能水平、对机器人和智能系统的发展都有很大的《鲢进作用。计算枧所能处理的是数字和符号,计算机视觉的低层次处理憋对二维数字图像阵列进行的数字处理,耐高层次昀结构、属性则怒由符弩所表达的,是一种符号处理,要从数字处瑷转化到符号处理,就必须要把用数字袭达的匿像阵列转化为表征这个数字集集☆特性的符号檠含,这个过程就耍用到分割。因此,图像分割闯题照计算机视觉研究中的一个基本问题。多年以来,找到一种通用的、普邋的图像分割方法是入稍不断追求的梦想,渐意谈到:在将三维潮像投影为二维图像的过程中,羲失了深度和不糠值信息,同一个物体在不同的视建下的图像会有所不同,以及前后物体的遮挡而丢失信意等;另外,场豢串的诸多因素,如光源、物体袭面集合、及成像设备与物体之间的空间特性等,都被综食成单~的图像中的灰度值;还有,在成像过穰中或多或少的弓肓艘毁缁话镟渖U怫祟棉静局铝顺毕穹指罾馐且恢中藕┎足的不适定问题,从而不可能存在一种通用的、对任何图像都适用的、有效的图像分割方法。觚丽堰熬了图像分裁豹滚度,毽建因为分割商题楚计算辘褫觉豹一个基本问题,分割结果又对视嫩系统性能的影响很大,因此,图像分割问题几十年来始终是诗舞梳橇觉中蠡孽一个研究熬煮。在实际应瓣牵,鲡残豫嚣檬豹谖羯、跟踪、遥感图象的分拼、理解等,并不要求完全恢复场景的所有三维信息,.鼠在这些强务孛,省缀多兔验信惠褥滚秘鬻,馥增潮约束条俘,使芩逶定海题逶定健。这样就导致了在图像分割领域出现了大量的不同的算法。由于霜常囊活孛,我嚣灾啾C瓜裼懈骶哺餮纠圉剩不穸撒氏纂一章,缝豫
纹理分析方法现状及意义随着新的数学及信息处理方法的出现,已经出现了许多与上述传统方法相结如遥感图像处理中。纹理分析技术甚至已经成为一个主流技术。本文主要讨论了结构的方法:纹理是纹理基元按照某种规则或者重复关系组合的纹理法是目前用得比较多,比较成熟的一种方法。,深度图像和核磁共振图像等等。对于这些图像,常见的分割方法可以概况如下:谇虻姆指钏惴āH缁谥