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摘要:
图像分割作为计算机视觉的中层任务,常建立在目标轮廓特征的基础上,但是局部轮廓检测器的结果难以保证其产生封闭轮廓.为获得完整的分割区域,归一化割方法提供一种将局部轮廓结果转化为图像分割结果的处理途径.传统的归一化割方法由于长特征向量的聚类导致计算耗时长、内存占用多.在轮廓特征的基础上,考虑轮廓的全局推断,提出一种归一化割的改进方法——降采样归一化割,以减少图像分割过程中的计算耗时.通过多尺度空间下的层级校准,准确定位多个尺度下的区域边界进行区域合并,从而得到更准确的多层分割图.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于降采样归一化割的多尺度分层分割方法研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 分层分割 降采样归一化割 尺度空间 层级校准 区域合并
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 图形学与辅助设计
研究方向 页码范围 190-193
页数 4页 分类号 TP317.4
字数 3341字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.151428
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 吴克伟 合肥工业大学计算机与信息学院 33 325 10.0 17.0
2 童昊浩 合肥工业大学计算机与信息学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
分层分割
降采样归一化割
尺度空间
层级校准
区域合并
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导