基于交叉视觉皮质模型的彩色图像自动分割方法

• 作者: 毕笃彦 高山 魏娜
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 彩色图像 色彩空间 交叉视觉皮质模型 熵 交叉熵 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1638-1642
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3548字
• 语种: 中文

摘要

通过对传统彩色图像分割方法的分析,结合最新的交叉视觉皮质模型,给出了一种新的彩色图像自动分割算法.将图像转换到HSV色彩空间,并利用判决机制选择熵最大的分量进行分割,与传统的对H,S,V分别进行处理并将处理结果合并作为分割结果的方法相比,传统HSV方法耗时7.533 s,该算法整个处理过程耗时2.57 s,约为传统HSV方法耗时的三分之一,大大提高了处理的速度;将最大类间交叉熵判决机制引入到交叉视觉皮质模型中,从而实现图像自动分割,避免了人为干预,提高了分割的准确性.将该方法与基于最大香农熵的分割方法进行了比较,仿真结果表明,该算法对于彩色图像自动分割具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕笃彦	空军工程大学工程学院	282	3094	27.0	43.0
2	高山	空军工程大学工程学院	49	151	6.0	9.0
3	魏娜	空军工程大学教育技术中心	9	68	5.0	8.0