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摘要:
图像分割可视为两类模式分类问题.将最大似然聚类方法应用于图像分割,并采用模拟退火技术求解最大似然聚类,解决了用迭代方法求解最大似然聚类只能得到局部最优解的问题.获得的图像分割效果优于迭代方法和著名的Otsu方法,且分类误差小于迭代方法.
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文献信息
篇名 基于模拟退火的最大似然聚类图像分割算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 模拟退火 最大似然聚类 图像分割
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 212-218
页数 7页 分类号 TP391
字数 3420字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘云鹤 204 7394 51.0 80.0
2 张引 44 1518 17.0 38.0
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研究主题发展历程
节点文献
模拟退火
最大似然聚类
图像分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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