基于DTBNN的双阈值图像分割方法

• 作者: 付永强 宋丽华 李也白 马礼
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: DTBNN 双阈值 图像分割
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 57-60,64
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.15.017

摘要

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法.该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络;最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选,并计算出被测图像的上下灰度阈值,完成对图像的双阈值分割.仿真实验表明,该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较好的上下限分割阈值,与最大类间方差双阈值法和最大熵双阈值法比较,能够在动态图像中实现双阈值分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李也白	北方工业大学计算机学院	33	219	8.0	13.0
2	马礼	北方工业大学计算机学院	46	277	7.0	15.0
3	宋丽华	北方工业大学计算机学院	27	88	6.0	8.0
4	付永强	北方工业大学计算机学院	1	0	0.0	0.0