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(xué)科，它的研究內(nèi)容非常豐富，根據(jù)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(chǔ)。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(xué)者提出了一種免疫網(wǎng)絡(luò)算法在數(shù)據(jù)分析中的新設(shè)計思想，近來又有學(xué)者結(jié)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(yīng)用中總會出現(xiàn)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(xué)習方法確定聚類數(shù)和聚類中心的免疫遺傳聚類算法；接著，在一些學(xué)者研究工作的基礎(chǔ)上，針對粗糙集中屬性約簡算法復(fù)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(fù)雜度；最后把無教師學(xué)習的免疫遺傳算法和粗糙集結(jié)合得到了一種改進的分割算法，從而可以很好