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摘要:
图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤,其目的是将目标和背景分离,为计算机视觉的后续处理提供依据。笔者在对图像分割技术进行综合研究的基础上提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阂值。在此还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。
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文献信息
篇名 一种新的图像背景自适应分割算法
来源期刊 西安铁路职业技术学院学报 学科 工学
关键词 图像分割 阂值化 自适应 迭代法 分水岭
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 22-24
页数 3页 分类号 TP391.41
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
阂值化
自适应
迭代法
分水岭
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
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西安市国际港务区港务大道396号
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