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机械零件图像分割基于热平衡的中智学图像分割

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机械零件图像分割基于热平衡的中智学图像分割

摘 要 为了更好的研究机械零件图像,本文通过对俩幅机械零件图像分别进行 ave、 sf-pcnn、 pcnn 的图像融合 ,从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系 统的自动化程度。再将融合后的图像进行分割。为降低噪声对图像分割结果的影响,提出 一种基于热平衡理论的中智学图像分割方法。该方法将图像转化为中智学图像,考虑每一 个像素的不确定性,通过热平衡运算及图像增强处理,使噪声点变得更平滑。实验结果表 明,对于含不同程度噪声的图像,该方法的分割效果明显优于未经融合原始图像的分割效 果。 关键 词: 图像融合 ; 图像分割 ; 热平衡 ; 中智学 Abstract In order to study the mechanical parts of the image better, based on the two pieces of mechanical parts images are ave, sf-pcnn, PCNN image fusion, thus effectively improving the use of image information, the degree of automation of the system of target detection and recognition reliability and system. Then the fused image segmentation. In order to reduce the influence of noise on the image segmentation result, put forward a kind of wisdom of heat balance theory based on image segmentation method. The image is converted to neutrosophic image, consider every pixel uncertainty, by heat balance calculation and image enhancement processing, the noise becomes more smooth. The experimental results sh

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