改进型快速ICA算法与数学形态学结合的图像分割方法

• 作者: 丁亚军 李勇 段先知 邹孝 钱盛友
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 独立分量分析 FastICA算法 数学形态学 图像分割
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TN402
• 语种: 中文

摘要

介绍了一种改进型快速独立分量分析（FastICA ）算法与形态学相结合的图像分割方法。该方法把图像的特征分量看作是边缘图像分量与其它背景图像分量的结合，把快速IC A对图像分量的提取，变为对边缘图像分量的提取，得到边缘图像的独立分量，再通过数学形态学的方法对边缘图像进行增强处理，从而实现图像的分割。实验结果表明：与传统的图像分割方法相比，该方法具有良好的图像分割性能，可以清楚地观察到图像轮廓，图像边缘的连通性较好且保留了原图像的很多细节，分割效果较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱盛友	湖南师范大学物理与信息科学学院	108	738	15.0	19.0
2	丁亚军	湖南师范大学物理与信息科学学院	36	269	8.0	15.0
6	李勇	湖南师范大学物理与信息科学学院	9	54	5.0	7.0
7	段先知	湖南师范大学物理与信息科学学院	3	26	3.0	3.0
8	邹孝	湖南师范大学物理与信息科学学院	33	150	7.0	9.0