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摘要:
目的 为了在未知或无法建立图像模型的情况下,实现统计图像分割,提出一种结合Voronoi几何划分、K-S(Kolmogorov-Smirnov)统计以及M-H (Metropolis-Hastings)算法的图像分割方法.方法 首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域为待分割同质区域的一个组成部分,并利用K-S统计定义类属异质性势能函数,然后应用非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,最后采用M-H算法进行采样,从而实现图像分割.结果 采用本文算法,分别对模拟图像、合成图像、真实光学和SAR图像进行分割实验,针对模拟图像和合成图像,分割结果精度均达到98%以上,取得较好的分割结果.结论 提出基于区域的图像分割算法,由于该算法中图像分割模型的建立无需原先假设同质区域内像素光谱测度的概率分布,因此提出算法具有广泛的适用性.为未知或无法建立图像模型的统计图像分割提供了一种新思路.
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文献信息
篇名 利用Kolmogorov-Smirnov统计的区域化图像分割
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 Voronoi划分 K-S统计 M-H算法 图像分割
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 678-686
页数 9页 分类号 TP391
字数 5856字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.20150510
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 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 104 500 12.0 17.0
3 张洪云 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院 6 18 3.0 4.0
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Voronoi划分
K-S统计
M-H算法
图像分割
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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