基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法

基于模糊熵的图像分割算法研究图像分割是图像处理领域中的一项重要技术，是指将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域，并使得每个区域具有一定的语义意义。

在图像处理、计算机视觉和图形学等领域，图像分割常常是解决实际问题的前提和基础。

目前，图像分割算法的研究和应用已经非常广泛，涉及到医学影像分析、人脸识别、自动驾驶等领域。

其中，基于模糊熵的图像分割算法受到了广泛的关注。

模糊熵是模糊理论中的一个重要概念，它是对事物隶属程度分布信息的度量。

在图像分割中，模糊熵被用作图像的熵度量指标，基于其对于图像结构信息的敏感性，可用于评估图像中存在的模糊性程度。

根据模糊熵的理论，对于图像分割问题，可通过最大化模糊熵来获得最佳的分割结果。

具体地，对于一幅灰度图像，假设将其分割成$n$个区域，设第$i$个区域的模糊隶属度函数为$m_i(x,y)$，则该区域的模糊熵可表示为：$$E(m_i)=-\int\int_{R_i}m_i(x,y)\ln m_i(x,y)dxdy$$其中，$R_i$为第$i$个区域的范围。

模糊熵的值越大，代表该区域的模糊程度越高，也即该区域内像素的灰度分布越广泛。

因此，通过最大化模糊熵的值，可以得到尽可能清晰的分割区域。

在实际应用中，需要将图像分割问题转化为数学优化问题。

特别地，由于模糊熵的最大值不易直接求得，通常采用基于遗传算法、模拟退火和粒子群算法等启发式优化算法来求解。

以粒子群算法为例，其流程如下：1.随机生成初始种群，并通过模糊隶属度函数计算各个个体的模糊熵值；2.根据个体的模糊熵值，计算其适应度，并按照适应度大小对个体进行排序；3.通过选择、交叉、变异等遗传操作，生成新的种群，并使用模糊熵函数计算其适应度；4.重复步骤2和3，直到达到预设条件为止。

通过上述方法，可以得到较好的分割结果。

实验表明，基于模糊熵的图像分割算法能够克服因图像灰度分布不均匀而影响图像分割质量的问题，同时也能够提高图像分割结果的准确性和稳定性。

数字图象处理课程设计题目：采用最大熵方法进行图像分割班级：电信121学号：3120412014姓名：吴向荣指导老师：王栋起止时间：2016.1.4~2016.1.8西安理工大学源代码：clear,clcimage=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\图像课设\3.jpg');subplot(2,2,1);imshow(image);title('原始彩图')%% %灰度图imagegray=rgb2gray(image); %彩色图转换为灰度图subplot(2,2,2);imshow(imagegray);title('灰度图')%计算灰度直方图分布counts和x分别为返回直方图数据向量和相应的彩色向量count=imhist(imagegray);subplot(2,2,3);imhist(imagegray);title('灰度直方图')[m,n]=size(imagegray);imagegray=fun_maxgray(count,imagegray,m,n);subplot(2,2,4);imshow(imagegray);title('最大熵处理后的图')%% 彩色图% r=image(:,:,1);countr=imhist(r);r=fun_maxgray(countr,r,m,n);% subplot(2,2,1);imshow(r);% g=image(:,:,2);countg=imhist(g);g=fun_maxgray(countg,g,m,n); % subplot(2,2,2);imshow(g);% b=image(:,:,3);countb=imhist(b);b=fun_maxgray(countb,b,m,n); % subplot(2,2,3);imshow(b);b=0;for z=1:3figuretitleName = strcat('第',num2str(z),'通道灰度直方图');titleName1 = strcat('第',num2str(z),'通道最大熵处理后图');a=image(:,:,z);subplot(1,2,1);imhist(a);title(titleName)countr=imhist(a);a=fun_maxgray(countr,a,m,n);subplot(1,2,2);imshow(a);title(titleName1)b=b+a;endfigure,imshow(b);title('彩色各通道处理后叠加图')最大熵方法进行图像分割的子函数：function sample=fun_maxgray(count,sample,m,n) countp=count/(m*n); %每一个像素的分布概率E=[];E1=0;E2=0;L=256;for th=2:L-1 %循环阈值pth=sum(countp(1:th+1)); %计算对应阈值概率if countp(th)==0 %当阈值概率为0跳出当前循环continue;endfor i=1:thif countp(i)==0 %当前像素概率为0，跳出当前循环continue;endE1=E1-countp(i)/pth*log(countp(i)/pth);endfor i=th-1:Lif countp(i)==0continue;endE2=E2-countp(i)/(1-pth)*log(countp(i)/(1-pth)); ende=E1+E2;E=[E e];endth=find(E==(max(E))); %找数组中最大值的阈值%[ma,index]=max(E);for i=1:m %对图像二值化for j=1:nif sample(i,j)>thsample(i,j)=255;elsesample(i,j)=0; e运行结果：其他图片比较：THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考。

基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法研究的开题报告一、选题背景和意义图像分割是图像处理领域中的一个基本问题，它是将数字图像划分成若干个不同的区域或对象，并且每个区域内像素的特征相似。

在计算机视觉、图像识别、机器人控制、医学影像等领域均有广泛的应用。

图像分割主要的目的是为了获取到图像中每个物体的位置和形状等特征，进而用于后续的图像分析和处理。

目前，图像分割算法的研究主要集中在传统的无监督学习和半监督学习方法上。

其中，基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法因为其能够考虑到图像的全局信息和局部区域的特征，而得到越来越多的关注与研究。

该方法的主要思想是将图像分割问题转化为一个求解最大模糊熵的优化问题，并通过遗传算法来寻找最优的分割结果。

二、研究内容和目标本研究将重点研究基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法，具体内容包括：1. 对图像分割问题的背景和意义进行深入探讨，并重点介绍最大模糊熵和遗传算法的基本概念和优势。

2. 提出一种基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割算法模型，重点解决图像分割中的难点和关键问题。

3. 设计实验方案，利用标准图像集和实际应用图像，对所提出的基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法进行性能测试和比较分析。

4. 基于实验结果，进一步分析该方法的优缺点和应用前景，为进一步提高图像分割效果和实现图像分析与处理提供理论指导和实践基础。

三、研究方法和技术路线本研究将采用如下的研究方法和技术路线：1. 理论研究：对相关领域的文献、研究成果和发展趋势进行梳理和分析，掌握最大模糊熵和遗传算法的基本原理和方法，并针对图像分割问题进行深入探讨和分析。

2. 算法设计：通过分析图像分割的问题和难点，提出一种基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割算法模型，并在此基础上设计目标函数和评价指标，确定算法参数和优化策略。

3. 系统实现：基于Matlab等计算机软件，实现所提出的基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法，对图像处理过程进行可视化和交互化操作。

基于模糊最大熵原则的地图图像分割
郭玲;周献中
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2002(022)011
【摘要】在分析地图图像特征的基础上,结合直方图和最大模糊熵原则,提出地图图像分割的自动阈值算法.通过多幅真实地图的实验表明,用该算法分割得到的黑版图不但保持了线划的连续性,而且对边缘的定位准确,便于识别.
【总页数】2页(P18-19)
【作者】郭玲;周献中
【作者单位】南京理工大学,自动化系,江苏,南京,210016;南京理工大学,自动化系,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.二维模糊划分最大熵图像分割算法 [J], 金立左;袁晓辉;赵一凡;夏良正
2.基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割 [J], 张昆辉;曹兰英;夏良正
3.基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法 [J], 沙秀艳;辛杰
4.基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割 [J], 田杰;曾建潮;侯明冬
5.基于最大熵原则的2-可加模糊测度确定方法 [J], 武建章;张强
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第11卷　第9期2006年9月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .11,No .9Sep.,2006收稿日期:2005203221;改回日期:2005209227第一作者简介:刘华军(1978～　),男。

2002年获南京理工大学学士学位,现为南京理工大学计算机系博士研究生。

主要研究兴趣包括机器视觉与智能车辆导航。

E 2mail:huajun .liu@g mail .com,liuhj@njust .edu .cn一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法刘华军　任明武　杨静宇(南京理工大学计算机科学与技术系,南京　210094)摘　要　针对亮度不一致的阴影路面的目标分割问题,对使用空间关系约束的模糊聚类算法进行了改进,即首先定义了像素之间以及像素与区域之间的近邻关系,并构造了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵,然后将此矩阵约束到传统的模糊C 2均值聚类算法的隶属度矩阵中,最终形成了基于空间关系约束的模糊聚类算法。

该算法只需设置很少的参数即可自动完成聚类。

该算法在受光照影响导致目标亮度不一致的林荫道道路图像中进行了实验。

实验结果表明,该算法对机器人导航中阴影路面的一致性分割方面具有良好的效果。

关键词　图像分割　模糊聚类　空间关系约束中图法分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:100628961(2006)0921312205An I m proved I mage Seg m en t a ti on M ethod Ba sed on Fuzzy C luster i n gL I U Hua 2jun,RE N M ing 2wu,Y ANG J ing 2yu(The Co m puter Science D epart m ent,N anjing U niversity of Science and Technology,N anjing 210094)Abstract An i m p r oved s patial relati on constrained FC M algorith m is devel oped in this paper,the s patial neighbor relati on bet w een both p ixels and bet w een p ixel and regi ons are defined,and the s patial relati on matrix bet w een p ixel and regi ons has been constructed .This matrix is constrained t o the partiti on matrix of the classical fuzzy C 2M eans clustering (FC M )algo 2rith m s and the s patial relati on constrained FC M algorith m is for med .This algorith m can aut omatically seg ment i m ages with fe wer para meters comparing t o other algorith m s of this category .M any experi m ents are conducted on the avenue i m ages in which the r oad intensity is inconsistent,and the results show that our seg mentati on algorith m has better perfor mance t o ob 2ject ’s consistency for r oad i m ages with shadows .Keywords i m age seg mentati on,fuzzy clustering,s patial relati on constraint1　引　言目标分割是机器视觉、图像识别中最基本的步骤,但目前仍存在着许多困难。

毕业设计（论文）任务书第1页第2页第3页第4页基于信息熵最大的图像分割研究摘要图像分割是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义"的区域,使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息.在信息理论中,熵用于度量信息传输的有效性。

本论文主要讨论针对数字图像利用信息熵标准结合阈值迭代法进行图像分割，以提高图像分割的准确性。

设计信息熵算法并程序实现，仿真结果表明编写程序有效，分割效果明显。

关键词:阈值分割迭代法信息熵Maximum entropy-based image segmentation studyAbstractBased on the similarity criterion of the image’ some cha racteristics or characteristics set, image segmentation technique divides the image pixels into groups and partition the image into a series of "meaningful” regions. This technique will greatly reduce the amount of data in the following advanced processing to the image analysis and identification，as will as retain the information about image structure characteristics. In information theory, entropy is used to measure the effectiveness of information transmission。

摘要图象分割是数字图象处理与机器视觉的基本问题之一，是目标检测和识别过程中的重要步骤。

由于待分割图象的可变性比较大，且混有噪声，构成了图象分割所面临的主要困难。

到目前为止还不存在一种通用的、能使各种类型的图象达到最优分割质量的图象分割方法。

近年来一些学者将模糊理论和遗传算法引入到图象分割中，较传统方法取得了更好的分割效果。

本文在研究传统的模糊阈值分割的基础上，提出了一种基于改进的自适应遗传算法的图象分割方法，提高了图象的分割质量和分割效率。

本文具体研究工作如下：首先，针对标准遗传算法容易“早熟”的缺点，提出一种改进的自适应遗传算法。

该算法引进新的变量来衡量群体适应度的集中程度，从而对交叉概率和变异概率进行自适应调整，提高了算法的收敛率。

然后，将模糊理论和遗传算法结合起来应用于图象分割处理。

针对目标和背景两类图象分割，考虑二维灰度直方图，采用了一种更符合图象空间分布特点的隶属函数，建立了对应的二维图象模糊熵，分别采用标准遗传算法和改进的自适应遗传算法对二维图象模糊熵的各个参数进行优化，根据最大模糊熵准则，确定目标和背景的最佳分割阈值。

实验结果表明，基于改进的自适应遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度，对噪声有一定的抑制能力。

另外，针对多目标的复杂图象分割问题，本文采用了一种三类阈值分割法，该方法将图象分为暗区、灰度区和亮区，通过建立相应的模糊隶属函数，对图象各个灰度级属于暗区、灰度区和亮区的模糊特性进行描述，并采用改进的自适应遗传算法对模糊熵参数进行优化，根据最大模糊熵准则，确定最佳的分割阈值；实验结果表明，基于改进的自适应遗传算法的三类阈值分割法能快速有效地分割复杂图象。

关键词：图象分割；模糊熵；遗传算法AbstractImage segmentation is one of basis problem of digital image processing and machine vision, and it is also an important step for detecting and identifying objects. The main difficulties lie in the great variability of images and the presence of noises.Recently, many researchers have introduced fuzzy set theory and genetic algorithm to image segmentation, which can get better results than traditional algorithms. An improved adaptive genetic algorithm in image segmentation is proposed to improve image division performance and division efficiency based on the study of fuzzy threshloding methods.Firstly, because the simple genetic algorithm is easily premature, an improved adaptive genetic algorithm is proposed. This method adopts a new variable to evaluate the concentration degree of population fitness. According to the concentration degree, the crossover probability and mutation probability is adaptively changed, which could improve the convergence of the genetic algorithm.Then, a thresholding method for image segmentation is presented, based on two-dimensional maximum fuzzy entropy and genetic algorithm. Utilizing two-dimensional histogram, the method defines a membership function that is fitter for image characteristics, and then gives the description of image’s fuzzy entropy. The procedure for finding the optimal combination of fuzzy parameters is implemented by simple genetic algorithm and improved adaptive genetic algorithm. Finally, the optimal threshold is determined by maximizing the fuzzy entropy. The experimental results indicated that the proposed method gave better performance and higher calculation speed, and the ability of resisting noise is improved. For multi-target image segmentation, a three-level thresholding method is presented. The method defines different membership functions for dark part, gray part and bright part of the image, and then gives the definition of fuzzy entropy. An improved adaptive genetic algorithm is proposed for the optimization of fuzzy parameters. Finally, the optimal thresholds can be determined by maximizing the fuzzy entropy. The experimental results demonstrated that the proposed method could segment the image effectively and fast.Keywords：image segmentation; fuzzy entropy; genetic algorithm目录第一章绪论 (1)1.1图象分割技术简介及其意义 (1)1.2遗传算法发展简介 (4)1.3模糊理论简介 (5)1.4本文的研究内容和拟解决的关键问题 (5)1.5本文的章节安排 (6)第二章图象分割原理和方法 (7)2.1图象分割的理论基础 (7)2.2图象分割的基本方法 (7)第三章遗传算法的基本理论 (11)3.1遗传算法的基本概念 (11)3.2标准遗传算法 (12)3.3遗传算法的基本定理 (15)3.4遗传算法的特点 (15)3.5遗传算法的理论及应用研究现状 (16)第四章模糊理论基础与应用 (18)4.1模糊理论的提出 (18)4.2模糊集基础 (18)4.3模糊理论在图象处理中的应用 (20)4.4图象分割中的模糊技术 (21)第五章基于最大模糊熵和遗传算法的图象阈值分割 (23)5.1引言 (23)5.2阈值分割原理 (23)5.3基于一维最大模糊熵的图象分割算法 (23)5.4基于二维最大模糊熵的图象分割算法 (25)5.5遗传算法的改进 (27)5.6利用遗传算法优化二维最大模糊熵进行图象分割 (29)5.7基于最大模糊熵和改进的自适应遗传算法的三类阈值分割 (33)第六章结束语 (38)6.1论文的主要工作 (38)6.2论文的创新点 (38)参考文献 (40)研究生期间发表的论文 (45)致谢 (46)第一章绪论1.1图象分割技术简介及其意义图象分割一直是图象处理领域中的重点和难点。

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法
吴薇
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2005(027)002
【摘要】基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法.该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度.通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力.
【总页数】4页(P357-360)
【作者】吴薇
【作者单位】武警工程学院通信工程系,陕西,西安,710086
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于人工鱼群算法的最大熵多阈值的成熟革莓图像分割 [J], 覃磊;阮松;张文质;李雅琴
2.基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究 [J], 张俊娜;冯云芝
3.基于模糊熵的自适应多阈值图像分割方法 [J], 宋欢欢;李雷
4.基于克隆选择算法的最大模糊熵图像分割 [J], 任建;邵定宏
5.基于遗传算法的模糊熵多阈值图像分割 [J], 宋翠家;龙建忠;罗代升
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