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摘要:
对几种基于过渡区提取的图象分割算法进行了较为全面的综合评价,包括分割质量评价、抗噪性评价、运算复杂度评价、目标背景面积比影响及人为参数等方面的评价,评价使用了4种典型的过渡区提取与分割算法,以及两种经典的阈值化分割算法.评价结果表明,过渡区提取与分割算法可以取得优于传统阈值化分割算法的综合性能,是一种值得研究的图象分割方法.
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文献信息
篇名 图象过渡区提取与分割算法评价
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图象分割 分割评价 过渡区
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 60-63
页数 4页 分类号 TP391
字数 4244字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.08.019
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 桑农 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 72 1091 19.0 30.0
2 张天序 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 184 3360 30.0 49.0
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研究主题发展历程
节点文献
图象分割
分割评价
过渡区
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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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