结合LPG&PCA的中智学图像分割

摘要：

目的 针对传统图像分割方法易受噪声干扰的影响,提出一种新的结合LPG&PCA(principal componentanalysis with local pixel grouping)的中智学图像分割方法.方法 该方法首先利用中智学集合理论把图像转化成中智学图像;然后建立LPG&PCA滤波模型,利用图像中不确定性元素信息,对图像进行α-LPG&PCA滤波运算和β-增强运算,使处理后的噪声点更加平滑;最后,利用γ-均值聚类方法进行分割.结果 实验结果表明,该算法可以有效地消除噪声,提高图像的峰值信噪比,在抗噪性、分割错误率等方面都有较佳的效果.结论 由于本文方法将中智学集合理论应用到图像分割中,充分利用了图像中的不确定性因素,从而提高了图像分割的精度.理论分析和实验结果表明了该算法的有效性.

关键词：图像分割、中智学、主成分分析、局部像素分组

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61063030,61263046,61165011

在线出版日期：2014-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：693-700