基于多子空间KL变换的纹理图像自监督分割方法

• 作者: 杨跃东 王莉莉 高玉健
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 像素特征 模糊C均值 KL变换
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1614-1620
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2007.09.019

摘要

提出一种基于多子空间KL变换的纹理图像自监督分割方法.该方法将非监督聚类转变为有典型特征样本指导的自监督分类,解决误分类率高的问题.采用多子空间方法对样本进行特征选择,克服假设所有纹理特征都属于单个高斯分布的局限性.首先,对待分割图像进行多尺度、多方向的Gabor变换,使用模糊C均值方法从变换结果中提取具有典型性的样本作为训练样本;然后,使用训练样本为每一个类别生成一个单独的初始子空间;最后,采用多子空间KL变换,对其余样本在迭代过程中进行类别划分.实验结果证明,本文方法能够减少误分类率,改善分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王莉莉	北京航空航天大学计算机学院	26	296	10.0	17.0
2	杨跃东	北京航空航天大学计算机学院	6	94	6.0	6.0
3	高玉健	北京航空航天大学计算机学院	1	9	1.0	1.0