基于云理论的生长区域图像分割方法.pdfVIP

日经验窒 旦 置 麦旦 doi：10．3969／j．issn．1671-1041．2012．02．O20 基于云理论的生长区域图像分割方法 李万臣，邵明杰，张 晋 (哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈尔滨 150001) 摘要：针对种子点的选取和不确定信息的处理问题。提出了一种基于云理论的区域生长图像分割方法。首先利用图像的全局信息 获取种子点，具体是把云变换生成的正态云模型的交叉点作为生长区域的种子点，以极大判定法则作为区域生长过程中的生长准 则，然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程。以云综合算法将相邻的区域进行合并，最终实 现基于区域生长的不确定性图像分割。实验表明，该方法较其他方法能更好的的处理图像中的不确定性信息。且获得了较好的实 验效果。 关键词：图像分割；区域生长；云理论；不确定性 中图分类号：TP391．41 文献标志码：B Methodoftheregionwowingimagesegmentationbasedon cloudtheory LIWan—chen，SHAOMing-jie，ZHANGJin (CollegeofInformationandCommunicationEnganeering，HarbinEngineeringUniversity， Hrabin150001，China) Abstract：Todealwiththeselectionofseedpointsanduncertaintyinformationproblems，thispaperproposesaregiongrowing basedoncloudtheoryimagesegmentationme thod．Firstly，weusetheglobalinformationaccesstothesede ima gepoint，spe- cificallythecloudtransform iSgeneratedbytheintersectionofthenormalcloudmod eIasagrowthareaof theseedp0im，with greatdeterminationprincipleastherge ionduringthegrowthofthegrowthcriterion．andthentherge ionistransformedfrOm quantitativepixelsettoqualitativeconceptbybackwardcloudalgOrithm，andcloudsynthesisalgOnthm isrealizde tome rge the twoadjacentregions，finallycompletionoftheuncertainytbasde onregiongrowingimagesgementation．Experime ntsshowthat themethodcanbebetterthanothermethodsofdealingwiththeuncertainytoftheimageinformation，andobtainde goodexper- imentaIresults． Keywords：imagesegmentation；regiongrowing；cloudtheory；uncertainyt 电机组向电网提供lMVar的无功功率，并保持0．5s的时间，如图 leetriealMaehinesandSystems，2005，9(1)：243-247． 4(d)所示，能够实现有功功率和无功功率的独立控制。 [2]屠卿瑞，徐政，张静．基于PSCAD／EMTDC的直驱式风力发电机