【摘 要】
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图像分割是图像处理的一个重要领域,也是图像处理最困难的任务之一,一直受到人们的高度关注.随着计算机技术的发展,在图像分割方面,产生了大量新的理论和方法,粗糙集理论就是
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图像分割是图像处理的一个重要领域,也是图像处理最困难的任务之一,一直受到人们的高度关注.随着计算机技术的发展,在图像分割方面,产生了大量新的理论和方法,粗糙集理论就是其中之一,粗糙集理论是一种处理不精确、不确定知识的科学理论.目前,粗糙集理论已广泛应用于图像处理,但是变精度粗糙集理论在图像分割的应用还很少.本文基于变精度粗糙集理论提出了两种新的灰度图像分割方法,并且对图像分割中的阂值化方法进行了研究.一种是利用粒子群算法以基于边界域的变精度粗糙集为评价标准对图像进行分割；另一种是利用遗传算法和小波变换以变精度粗糙集为评价标准对灰度图像进行阂值化分割.第一种方法以基于边界域的变精度粗糙集为评价函数,通过粒子群寻优找出最大近似分类质量对应的β区问,其中β最大上界对应的灰度值即为最佳分割阈值.这种方法降低了算法对图像分割子块大小的敏感性,并在一定程度上降低了算法的运行时间.第二种方法着力于降低噪声对图像的影响,并且减少对噪声图像的分割时间.首先运用小波变换对图像进行分解,其次对图像运用遗传算法并以变精度粗糙集为评价函数寻找最佳阈值,最后对得到的图像用小波变换进行重组.这两种方法都通过MATLAB进行了试验仿真,验证了算法的有效性和可行性.
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