基于模糊理论的图像分割算法研究(三).pdf

基于模糊C均值聚类的岩石节理图像分割方法，谭嘉玉，钱鹰，岩石节理裂隙形状复杂且无规则，图像中带有大量噪声，利用传统的图像分割方法很难达到很好的分割效果。本文提出了一种改进的模糊

数据驱动的软测量建模的基础是大量可靠而准确的工业现场数据，因此数据预处理是软测量建模的重要任务。提出将小波系数软硬阈值折中方法应用于去除噪声干扰所产生的随机误差，即通过增加一个权值的应用，以综合软阈值

所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形 状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域, 使得这些 特征在同一区域内,表现出一致性或相似性, 而在不同区域 间表现出明显的不同 [1] 。简单地讲,

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提出了基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法，通过图像模糊化、提取纹理信息和纹理信息模糊化、定义局部对比度、根据全局和局部信息来进行对比度的变换等措施，提高了增强算法的效果。测试结果表明该算法能很好地增

一篇从IEEE上下的文章上面的一个算法，用于图像分割，可以得到不错的结果，就编了出来，

基于模糊c均值聚类的图像分割，有较好的效果主要点：模糊c均值聚类

图像分割在图像处理过渡到图像分析这个过程中起着非常重要的作用,它是图像工程的核心,图像分割的研究具有重要的理论和应用价值。介绍了图像分割的基本理论和常用方法,借助Matlab平台对阈值的分割、区域特性

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

基于模糊技术的图像增强研究,彭青青,李德华,图像增强是数字图象处理的预处理过程中的一个重要步骤,由于数字图像本身中存在一定的不确定性,也即是模糊性,使用原有的直方图