22、生物医学图像分割与太阳能辐射预测技术研究

生物医学图像分割与太阳能辐射预测技术研究

1. 生物医学图像分割算法

1.1 图像分割概述

在图像研究和应用中，人们通常关注图像的特定部分，即目标或前景，其余部分为背景。为了识别和分析目标，需要将相关区域分离出来，这就是图像分割的目的。图像分割是将图像划分为具有各自特征的区域，并提取感兴趣目标的技术和过程，是图像信息预处理的一种方法，其基本原理是从图像中提取有意义的特征。

目前，图像分割技术领域有多种经典的分割算法，主要包括：
- 基于像素分类的分割方法，如阈值分割、特征空间聚类、模糊聚类等。
- 基于边缘检测的分割方法，如Sobel算子、Marr算子、Robert算子、Prewitt算子、Canny边缘检测器等。
- 基于区域的分割方法，如区域生长法、分裂合并法、分水岭算法和基于图论的方法。
- 基于多尺度的分割方法。

虽然许多图像分割方法在理论上已经相当成熟，但在实际应用中，需要考虑图像的特点、处理速度和硬件实现等因素，通常会同时使用几种方法或对方法进行改进。

1.2 模糊聚类算法（FCM）

1969年，Ruspini首次将模糊集理论应用于聚类分析，提出了模糊c - 均值聚类算法（FCM），该算法在图像分割中仍被广泛使用。标准FCM是一种无监督聚类算法，其成功的主要原因是引入了模糊性来解决每个图像像素的隶属度问题，与硬分割方法相比，FCM可以保留更多原始图像的信息。

FCM的步骤如下：
1. 输入已知的训练样本，样本数量为n，样本表示为 (x_i=(x_{i1},x_{i2},\cdots,x_{ip}))，(i = 1,2,\cdots,