第 22 卷第2 期
基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法郭拯危 王乐 宋国磊河南大学计算机与信息工程学院开封 475000图4 人工分割结果 国土资源遥感201830(4):
数字图象处理实验报告 2011年5月5日目 录TOC o 1-3 f h u l _Toc24541 1 绪 论 PAGEREF _Toc24541 3 l _Toc7896 2 图像退化与复原 PAGEREF _Toc7896 4 l _Toc3409 图像降质的数学模型 PAGEREF _Toc3409 5
数字图象处理实验报告 2011年5月5日目 录TOC o 1-3 f h u l _Toc24541 1 绪 论 PAGEREF _Toc24541 3 l _Toc7896 2 图像退化与复原 PAGEREF _Toc7896 4 l _Toc3409 图像降质的数学模型 PAGEREF _Toc3409 5
第期5
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实验一 模糊聚类的图像分割实验目的通过模糊C-均值(FCM)聚类实现图像的分割实现4聚类的扩展算法描述每一个图像的每个像素都有一个信息值而图像处理就是对这些数值进行一定的处理FCM聚类同样也是这样进行图像分割的FCM聚类算法的目标函数为: (1-1) 和的更新等式为: (1-2)对于每一个模糊隶属度由m(1)控制模糊度的权重指
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级四模糊集合的模糊程度——模糊熵四模糊集合的模糊程度——模糊熵A的模糊熵E(A)在单位超立方体In中从0到1其中顶点的熵为0表明不模糊中点的熵为1是最大熵从顶点到中点熵逐渐增大简单地从几何图形上来考虑可以得到熵的比例形式:熵是一个一般性的概念它度量了一个系统或一段信息的不确定性模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度一般的定义[1]:
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