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基于灰色粗糙集理論的圖像處理, image processing based on the gray rough set theory2.2萬字49頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng) 摘要 粗糙集理論和灰色系統(tǒng)理論都是處理不完全、不精確及不確定性信息的有效工具。本文研究的主要內(nèi)容有3個：圖像像素點的區(qū)間值構(gòu)造，直方圖光滑，基于...
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基于灰色粗糙集理論的圖像處理
Image Processing based on The Gray Rough Set Theory
2.2萬字 49頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)
摘要 粗糙集理論和灰色系統(tǒng)理論都是處理不完全、不精確及不確定性信息的有效工具。本文研究的主要內(nèi)容有3個：圖像像素點的區(qū)間值構(gòu)造，直方圖光滑，基于灰色粗糙集的圖像分割。通過對兩種理論進行有益的融合應用到圖像處理，構(gòu)建圖像像素點的區(qū)間灰度值，結(jié)合灰色粗糙集理論對圖像進行有效分割，并用真實的醫(yī)學圖像進行檢驗測試，為圖像處理提供了更廣闊的思路。這無疑是一項有重要現(xiàn)實意義的工作。
粗糙集理論是一種處理不確定性問題的重要工具，其優(yōu)點在于不需任何先驗知識。圖像分割在圖像工程中占據(jù)著很重要的地位，是從圖像底層處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，圖像分割的質(zhì)量將直接決定對圖像內(nèi)容進行分析判別的結(jié)果。圖像分割實質(zhì)上可看作是一個對圖像各像素進行劃分的問題，將粗糙集應用到其中，主要是將圖像視為一個知識系統(tǒng)，以優(yōu)化原有分割算法。
針對醫(yī)學圖像直方圖估計存在不光滑和缺乏空間性等問題，提出基于局部多項式的直方圖和Histon光滑方法，該方法利用數(shù)據(jù)的相鄰元素的多項式進行平滑估計，根據(jù)加權(quán)最小二乘法估計多項式系數(shù)。利用粗糙集的思想，把光滑后的Histon作為醫(yī)學圖像的粗糙集上界，光滑后的直方圖作為下界，構(gòu)造一個醫(yī)學圖像的粗糙集信息系統(tǒng)。并計算出粗糙集信息系統(tǒng)的粗糙度函數(shù)，根據(jù)此函數(shù)的局部最小值實現(xiàn)醫(yī)學圖像的多閾值自適應顯著區(qū)域的分割。光滑后的直方圖和Histon可以有效減少粗糙度的“偽局部最小值”，避免了醫(yī)學圖像的過分割問題。
關(guān)鍵詞:粗糙集理論 灰色系統(tǒng)理論 區(qū)間值 直方圖光滑 圖像分割
Image Processing ba
2.2萬字 49頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)
摘要 粗糙集理論和灰色系統(tǒng)理論都是處理不完全、不精確及不確定性信息的有效工具。本文研究的主要內(nèi)容有3個：圖像像素點的區(qū)間值構(gòu)造，直方圖光滑，基于灰色粗糙集的圖像分割。通過對兩種理論進行有益的融合應用到圖像處理，構(gòu)建圖像像素點的區(qū)間灰度值，結(jié)合灰色粗糙集理論對圖像進行有效分割，并用真實的醫(yī)學圖像進行檢驗測試，為圖像處理提供了更廣闊的思路。這無疑是一項有重要現(xiàn)實意義的工作。
粗糙集理論是一種處理不確定性問題的重要工具，其優(yōu)點在于不需任何先驗知識。圖像分割在圖像工程中占據(jù)著很重要的地位，是從圖像底層處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，圖像分割的質(zhì)量將直接決定對圖像內(nèi)容進行分析判別的結(jié)果。圖像分割實質(zhì)上可看作是一個對圖像各像素進行劃分的問題，將粗糙集應用到其中，主要是將圖像視為一個知識系統(tǒng)，以優(yōu)化原有分割算法。
針對醫(yī)學圖像直方圖估計存在不光滑和缺乏空間性等問題，提出基于局部多項式的直方圖和Histon光滑方法，該方法利用數(shù)據(jù)的相鄰元素的多項式進行平滑估計，根據(jù)加權(quán)最小二乘法估計多項式系數(shù)。利用粗糙集的思想，把光滑后的Histon作為醫(yī)學圖像的粗糙集上界，光滑后的直方圖作為下界，構(gòu)造一個醫(yī)學圖像的粗糙集信息系統(tǒng)。并計算出粗糙集信息系統(tǒng)的粗糙度函數(shù)，根據(jù)此函數(shù)的局部最小值實現(xiàn)醫(yī)學圖像的多閾值自適應顯著區(qū)域的分割。光滑后的直方圖和Histon可以有效減少粗糙度的“偽局部最小值”，避免了醫(yī)學圖像的過分割問題。
關(guān)鍵詞:粗糙集理論 灰色系統(tǒng)理論 區(qū)間值 直方圖光滑 圖像分割
