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摘要:
为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊 C 均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。
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内容分析
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文献信息
篇名 结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 图像处理 图像分割 模糊聚类 隐马尔可夫随机场 高斯回归模型 KL(Kullback-Leibler)信息
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2730-2736
页数 7页 分类号 TP751
字数 5067字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1146.2013.01751
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 赵泉华 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院 98 506 12.0 17.0
2 李玉 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院 104 500 12.0 17.0
3 赵雪梅 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院 25 194 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
图像分割
模糊聚类
隐马尔可夫随机场
高斯回归模型
KL(Kullback-Leibler)信息
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
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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