作為模糊集合論和直覺模糊集合論的推廣,中智集合被用來(lái)描述現(xiàn)實(shí)世界中存在的不確定、不精確、不完整和不一致的信息。區(qū)間中智集合和多值中智集合是中智集合的子類,它們通過(guò)區(qū)間值和多值的形式對(duì)事物進(jìn)行描述,而不僅僅是一個(gè)特定的數(shù)字,能夠保留事物更多的有效信息。針對(duì)圖像分割領(lǐng)域中存在的模糊信息,本文在中智圖像分割方法的基礎(chǔ)上,提出了基于區(qū)間中智集和多值中智集的圖像分割方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析說(shuō)明了本文方法的有效性。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:(1)根據(jù)區(qū)間中智集合和多值中智集合的定義以及相關(guān)性質(zhì),引入了區(qū)間中智圖像和多值中智圖像,定義了新的圖像表示方式,不僅能夠處理圖像中的不確定性,而且能夠保留圖像的更多有效信息。(2)提出了基于區(qū)間中智集和多值中智集的圖像分割方法。將圖像轉(zhuǎn)換為區(qū)間中智圖像和多值中智圖像,通過(guò)圖像增強(qiáng)運(yùn)算增加圖像的對(duì)比度,獲取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的得分函數(shù),再與聚類方法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割。(3)通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定在圖像分割中圖像像素區(qū)域值的選取,并通過(guò)主觀和客觀兩方面對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法可以對(duì)不同類型的圖像進(jìn)行分割,不僅能夠保留圖像的有效信息,而且能夠很...

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖５．１?Ｆａｃｅｓ數(shù)據(jù)庫(kù)的測(cè)試人員??Ｆｉｇ．?５．１?Ｔｅｓｔｅｒｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｆａｃｅｓ?ｄａｔａｂａｓｅ??－２６?－??

?基于區(qū)間與多值中智集的圖像分割方法???５實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析??本章為論文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果部分，對(duì)本論文提出的基于區(qū)間中智集的圖像分割方法和基??于多值中智集的圖像分割方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證以及結(jié)果分析。本文簡(jiǎn)稱兩種圖像分割方法??為區(qū)間中智圖像分割方法和多值中智圖像分割方法。??５．１實(shí)驗(yàn)圖....

圖５．３?Ｆａｃｅｓ數(shù)據(jù)庫(kù)受試者二??Ｆｉｇ．?５．３?Ｆａｃｅｓ?ｄａｔａｂａｓｅ?ｔｅｓｔｅｒ?２??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???⑴表情一?⑵表情二?⑶表情三?⑷表情四?（５）表情五??＼（?＼??ｆ?－?ｒ?＾?Ｐ?－?Ｐ?Ｐ??Ｉ?ｔｖ／—－?Ｃ??（６）表情六?（７）表情七?（８）表情八?（９）表情九?（１？表情十??匕４〔ｉ?ｓｉｔ?，?ｒ??圖５．２?Ｆａｃｅｓ數(shù)據(jù)....

圖５．２?Ｆａｃｅｓ數(shù)據(jù)庫(kù)受試者一??Ｆｉｇ．?５．２?Ｆａｃｅｓ?ｄａｔａｂａｓｅ?ｔｅｓｔｅｒ?１??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???⑴表情一?⑵表情二?⑶表情三?⑷表情四?（５）表情五??＼（?＼??ｆ?－?ｒ?＾?Ｐ?－?Ｐ?Ｐ??Ｉ?ｔｖ／—－?Ｃ??（６）表情六?（７）表情七?（８）表情八?（９）表情九?（１？表情十??匕４〔ｉ?ｓｉｔ?，?ｒ??圖５．２?Ｆａｃｅｓ數(shù)據(jù)....

圖５．９多值中智圖像分割結(jié)果??Ｆｉｇ．?５．９?Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?Ｍｕｌｔｉ－ｖａｌｕｅｄ?Ｎｅｕｔｒｏｓｏｐｈｉｃ?Ｉｍａｇｅｓ??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???５．４多值中智圖像分割結(jié)果的比較及分析??５．４．?１多值中智圖像中像素區(qū)域的選取??在多值中智圖像的定義中，其像素的多值中智元素ｆ，／和戶也需要通過(guò)兩個(gè)不??同的像素區(qū)域值來(lái)獲得。同樣，本文對(duì)Ｆａｃｅｓ數(shù)據(jù)庫(kù)中的４００幅圖像進(jìn)行圖像分割實(shí)驗(yàn)，??....

本文編號(hào)：3945139