原文服务方: 科技与创新       
摘要:
针时均值平移图象分割算法中,在密度中心点选择时的不足,本文采用一种新的寻找密度中心点的方法,同时,为了克服传统基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷,通过Non-local means算法,在距离公式中引入特征权参数,从而优化聚类效果.对图象分割结果分析表明了这种方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于NL-Means的均值平移图像分割算法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 特征空间分析 均值平移 Non-localmeans算法
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 284-285,308
页数 3页 分类号 TP319
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.03.117
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 曾孝平 重庆大学通信工程学院 177 1223 18.0 25.0
2 刘国金 重庆大学通信工程学院 20 112 6.0 9.0
3 付勇 重庆大学通信工程学院 5 30 3.0 5.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
特征空间分析
均值平移
Non-localmeans算法
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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总被引数(次)
202805
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