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摘要:
传统Otsu算法及其改进算法将类间方差设定成最优阈值,从而使得针对直方图分布区别的图像分割效果产生较大区别,论文提出应用耦合对象相似度来进行阈值分割的改进方法来解决.首先,构建模型描述耦合对象相似度,模型能够综合考虑各种对象属性及属性之间关联,以高准确度和低复杂度来描述耦合对象关系;其次,应用耦合对象相似度来替代传统Otsu算法的类间方差作为新条件,将所选阈值划分成每个类看成是耦合对象相似度模型中的对象,每个类都有概率和灰度均值两种属性,通过计算类间相似度并在类间相似度最小时获取最优阈值.实验结果表明,应用耦合对象相似度执行阈值分割算法能够有效提高描述类间差异精确度和图像分割效果,对于单分布与双峰显著且底部平坦的特征图像具有较强适应能力.
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文献信息
篇名 应用耦合对象相似度的阈值分割方法研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 图像分割 类间方差 耦合对象相似度 类间相似度 最优阈值
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 1194-1199
页数 6页 分类号 TP391
字数 5014字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.06.037
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 武玉坤 浙江邮电职业技术学院管理与信息学院 13 29 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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图像分割
类间方差
耦合对象相似度
类间相似度
最优阈值
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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