一種新的圖像分割算法—一種基于免疫遺傳算法和粗糙集的改進圖像分割算法.pdf

1、圖像工程是近幾年發(fā)展起來的一門學科，它的研究內容非常豐富，根據抽象程度和研究方法的不同可分為三個層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解。圖像處理的目的之一是圖像識別，而圖像分割與測量是圖像識別工作的基礎。圖像分割是將圖像分成一些有意義的區(qū)域，然后對這些區(qū)域進行描述，相當于提取出某些目標區(qū)域圖像的特征，判斷圖像中是否有感興趣的目標。 有學者提出了一種免疫網絡算法在數據分析中的新設計思想，近來又有學者結合粗糙集提出了一種新的分割算法，該

2、算法在人腦MRI圖像分割實驗中得到了很好的分割效果，但由于FCM算法本身的缺陷(對區(qū)域間的連通性不確定)，在具體應用中總會出現一些問題。 論文基于免疫遺傳分類算法提出了一種通過無教師學習方法確定聚類數和聚類中心的免疫遺傳聚類算法；接著，在一些學者研究工作的基礎上，針對粗糙集中屬性約簡算法復雜度高的問題，提出了一種改進算法，降低了屬性約簡算法的復雜度；最后把無教師學習的免疫遺傳算法和粗糙集結合得到了一種改進的分割算法，從而可以很好