模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (6): 805-814    DOI:
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一种基于包含度理论的图像分割方法*
吴成茂
西安邮电学院 电子与信息工程系 西安 710121
Image Segmentation Based on Subsethood Measure Theory
WU ChengMao
Department of Electronic and Information Engineering, Xi'an Institute of Posts and Telecommunications, Xi'an 710121

全文: PDF (2166 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 采用模糊集中的包含度提出阈值化分割图像方法.由于人眼视觉的主观性和图像结构的不确定性使得图像分割比较适合采用模糊技术进行处理.首先引入基于模糊集的包含度理论,其次基于模糊包含度公式定义图像分割选取阈值的新准则函数,最后基于互信息量和混沌理论给出该分割方法中的模糊隶属函数参数的最佳选取办法.实验结果表明,本文方法是可行的,且分割性能明显优于基于模糊熵或相似度的分割法.
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吴成茂
关键词 图像分割阈值法模糊熵相似度包含度隶属函数    
Abstract:In this paper, an image segmentation method based on subsethood measure theory of fuzzy set is proposed. Because of the subjective of human vision and the uncertainty of image structure, fuzzy techniques are used in image segmentation. Firstly, the subsethood measure theory of fuzzy set is introduced. Then the new criteria function of image segmentation threshold choosing is defined on the basis of fuzzy subsethood theory. Finally, the optimal method for choosing parameters of fuzzy membership is presented based on mutual information and Chaos theory. Experimental results show that the image thresholding segmentation method based on subsethood measure theory is feasible, and its segmentation performance is obviously better than that of thresholding method based on fuzzy entropy or similarity measure.
Key wordsImage Segmentation    Thresholding Method    Fuzzy Entropy    Similarity Measure    Subsethood Measure    Membership Function   
收稿日期: 2006-06-05     
ZTFLH: TP391.41  
基金资助:陕西省教育厅计划资助项目(No.06JK194)
作者简介: 吴成茂,男,1968年生,高级工程师,主要研究方向为智能信息处理、信息安全和嵌入式系统.Email:wuchengmao123@sohu.com.
引用本文:   
吴成茂. 一种基于包含度理论的图像分割方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(6): 805-814. WU ChengMao. Image Segmentation Based on Subsethood Measure Theory. , 2007, 20(6): 805-814.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2007/V20/I6/805
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