SVM图像分割方法的研究

• 作者: 李利军 王燕 薛志东
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 支持向量机 全局门限处理 SVM图像 图像分割
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 306-308
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.24.121

摘要

支持向量机分类方法已应用于图像分割.本文以彩色图像分割为例,通过对支持向量机图像分割方法和基于灰度直方图图像分割方法进行比较研究.研究揭示:支持向量机图像分割方法是一种在SVM图像上的全局门限分割,并能自动获得默认门限值.使用支持向量机图像方法的这一特点,很容易使其它的分割方法与支持向量机方法相结合,产生新的混和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李利军	华中科技大学数字化工程与仿真中心	94	962	15.0	23.0
2	王燕	华中科技大学控制科学与工程系	53	229	8.0	12.0
3	薛志东	科技大学软件学院	1	13	1.0	1.0