《图像分割的认知物理学方法》在深入研究认知物理学理论的基础上,探索了图像分割的粒度原理,建立了图像分割的认知物理学粒计算框架,并在该框架下针对特定的图像分割问题研究了若干可行有效的新方法。具体针对目前图像分割方法中存在的不确定性、准则依赖、低维等问题,研究其内在关系,吸收人类视觉认知机理和相关物理学的*新研究成果,将图像分割纳入到认知科学的研究范畴,研究认知物理学的基本理论及其关键技术,采用认知物理学的方法探索“数据一信息一知识”的图像认知过程,揭示人类视觉认知思维中的简化归纳规律,利用数据场实现图像粒化,利用数据场的类谱系图和数据质点的自适应迁移模型实现图像粒化的计算,利用云模型实现图像不确定性粒化计算,*终阐明人类视觉认知机理,构建了图像分割的认知物理学粒计算理论框架,针对具体应用问题研究出新的图像分割方法,为图像分割问题提供新的解决思路。同时,本书也为推动认知物理学的发展作出了持续的努力。本书可供从事人工智能、计算机科学研究的学者,尤其是从事图像处理、模式识别、计算机视觉的研究和开发人员阅读、研究,同时,本书也可作为高等院校相关专业的研究生教学用书或参考教材。
《图像分割的认知物理学方法》:第三,强调在图像粒化的计算时利用云模型研究图像粒的不确定性,发挥云模型的不确定性双向认知转换能力,可利用逆向云模型或者云变换完成图像不确定性粒化分析。(d)研究体系:认知物理学支持下的粒计算模型面向具体问题提出解决方案,但又并不是仅拘泥漂浮于应用层面,而是同时注重理论层面的深度,面向实际问题建立尽可能完备、可拓展的理论框架体系,这是因为认知物理学支持下的“数据—信息—知识”基本粒度原理广泛适用于大多数问题的求解。针对图像分割问题,在该理论体系下面向不同的需求可以直接延伸出更多的图像分割方法。以利用数据场的图像粒化为例,在图像数据场中定义不同的质量、在图像特征场中定义不同的维信息等可以完成符合特定需求的应用研究。当然,针对其他问题,该理论体系也有一定的扩展参考意义。以利用数据场的粒化为例,任意待求解问题数据样本本身也包含原始采样空间和特征空间,也可以在其采样空间建立数据场、在其特征空间建立特征场,一旦粒化完成以后,后续过程(如利用层次结构的粒化计算和利用云模型的不确定性粒化计算等)就近似与问题本原无关,可以完全纳入到《图像分割的认知物理学方法》所建立的认知物理学支持下的粒计算理论体系。3.3利用数据场的图像粒化粒化是将信息或数据分解成若干个簇的过程,《图像分割的认知物理学方法》通过图像粒场实现图像粒的生成及其表达。图像粒场包括图像数据场、图像特征场。需要指出的是,图像粒场都涉及到图像粒化的粒度层次问题,《图像分割的认知物理学方法》通过数据场的*优化影响因子实现粒度的*优化选择,在一般情况下采用文献(14,33)提出的*小化势熵方法,在某些特殊情况下,由于算法比较公平性的需要,实验中也采用人工尝试优选等方法,具体细节将结合后续章节的相关算法在其实验部分展开详细的分析。3.3.1图像数据场图像本身包含了丰富的可利用信息,像素在邻域范围内存在统计意义上的相互依赖规律,只有充分利用这种空间关联关系才能有效地提高图像分割的精度和准度。因此,一种科学可行的思路是将图像以区域块为单位进行粒化处理,每个图像块就对应了一个图像粒。……
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