2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、圖像是人類獲取信息的重要途徑。圖像分割是將一幅圖像分成各具特性的區(qū)域并提取目標的技術,是圖像處理過程中的關鍵技術之一,也是難題之一。因此,研究有效的圖像分割技術就顯得尤為重要。
  本論文針對農(nóng)業(yè)應用領域的圖像進行分割。目的是更好地了解昆蟲的特性,有助于農(nóng)業(yè)的發(fā)展。針對此類圖像前背景顏色相近,模糊度較大,本文提出了FCM和GraphCut的圖像分割算法,有效的解決此類圖片的分割問題,為進一步進行圖像分析提供了可能性。
  本

2、文對FCM(FuzzyC-Means,FCM)算法和圖論分割算法進行了深入細致的研究和分析,取得了如下成果:
  1.針對昆蟲類圖片的本身的復雜性和不確定性,本文應用了模糊聚類算法,確定未進行標識像素的歸屬問題。首先對FCM算法進行了詳細的分析并指出此算法的適用范圍,討論對初始類心的選擇、隸屬度的確定存在的問題并作了細致的分析,通過實驗證明由于初始類心的選擇、聚類數(shù)目和隸屬度的確定不同,則產(chǎn)生不同的分割結果,指出其中存在的不確定性

3、。
  2.傳統(tǒng)的圖論分割算法以像素點作為節(jié)點構造加權圖,大大影響了算法效率,因此,本文在分析原分水嶺(Watershed)算法的基礎上,提出了一種改進的Watershed方法對圖像進行預分割。該方法分析了原始圖像復雜性的特點,對原始圖像進行平滑處理,以邊緣像素與非邊緣像素之間的距離作為約束,重構梯度圖,利用Watershed變換進行預分割,有效的減少了分水嶺變換后的區(qū)域個數(shù)。
  3、為了快速而準確的分割出圖像的目標事物,

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