圖像分割的認知物理學方法

內容簡介

本書在深入研究認知物理學理論的基礎上，探索了圖像分割的粒度原理、建立了圖像分割的認知物理學粒計算框架，並在該框架下針對特定的圖像分割問題研究了若干可行有效的新方法。具體針對目前圖像分割方法中存在的不確定性、準則依賴、低維等問題，研究其內在關係，吸收人類視覺認知機理和相關物理學的最新研究成果，將圖像分割納入到認知科學的研究範疇，研究認知物理學的基本理論及其關鍵技術，採用認知物理學的方法探索“數據——信息——知識”的圖像認知過程，揭示人類視覺認知思維中的簡化歸納規律，利用數據場實現圖像粒化，利用數據場的類譜系圖和數據質點的自適應遷移模型實現圖像粒化的計算，利用雲模型實現圖像不確定性粒化計算，最終闡明人類視覺認知機理，構建了圖像分割的認知物理學粒計算理論框架，針對具體套用問題研究出新的圖像分割方法，為圖像分割問題提供新的解決思路。同時，本書也為推動認知物理學的發展作出了持續的努力。

圖書目錄

第1章緒論

1.1研究目的與意義

1.2國內外研究現狀及發展動態

1.2.1認知物理學的研究現狀及發展動態

1.2.2粒計算的研究現狀及發展動態

1.2.3圖像分割的研究現狀及發展動態

1.2.4圖像分割質量評價的研究現狀及發展動態

1.3本書的主要關注點

第2章認知物理學的理論與方法

2.1認知物理學的內涵

2.2數據場

2.2.1數據場的勢函式形態

2.2.2數據場的可視化方法

2.2.3數據場的影響因子

2.2.4動態數據場

2.3雲模型

2.3.1正向正態雲發生器

2.3.2逆向正態雲發生器

2.3.3雲模型與二型模糊集合的比較

2.4基於數據場的可變粒度層次結構

2.5本章小結

第3章圖像分割的認知物理學框架

3.1圖像分割與粒計算

3.1.1粒計算模型及其基本問題

3.1.2圖像分割的粒計算原理

3.2基於認知物理學粒計算模型的圖像分割框架

3.2.1認知物理學支持下的圖像分割粒計算模型

3.2.2與傳統粒計算模型的關係

3.3利用數據場的圖像粒化

3.3.1圖像數據場

3.3.2圖像特徵場

3.4利用可變粒度層次結構的圖像粒化計算

3.4.1圖像數據場的層次結構

3.4.2圖像特徵場的層次演化

3.4.3圖像粒的層次轉換

3.5利用雲模型的圖像不確定性粒化計算

3.5.1圖像數據場的不確定性分析

3.5.2圖像特徵場的不確定性演化

3.6本章小結

第4章圖像分割的多層次粒計算方法

4.1圖像過渡區提取與分割方法

圖像分割的認知物理學方法

基本介紹

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