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摘要:
针对光照变化对机器视觉带来的不利影响,提出了一种具有较好鲁棒性的彩色图像混合分割方法.该方法首先用基于自动种子的区域生长法将图像划分为内部相似的一些区域,再用最小支撑树(MST)方法在这些区域之间进行分割,通过加权熵目标函数确定的最优阈值产生最终的分割图像.实验结果证明该混合分割方法克服了光照条件变化给彩色图像分割带来不利影响,保证了算法的实时性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 鲁棒性好的彩色图像分割方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 彩色图像分割 区域生长 图论 最大加权熵 鲁棒性
年,卷(期) 2011,(z2) 所属期刊栏目 机器视觉、图像处理与模式识别技术
研究方向 页码范围 85-87,102
页数 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI
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 杨宜民 广东工业大学自动化学院 221 2851 26.0 42.0
2 张学习 广东工业大学自动化学院 41 292 9.0 15.0
3 谢云 广东工业大学自动化学院 105 485 10.0 16.0
4 夏益民 广东工业大学自动化学院 19 129 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (5)
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研究主题发展历程
节点文献
彩色图像分割
区域生长
图论
最大加权熵
鲁棒性
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
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
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88536
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