基于主成分分析的图像分割方法

• 作者: 刘瑞珍 孙前来 孙志毅 杨凯 王银
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 图像分割 奇异值分解 主成分分析 多阈值分割 重建图像
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 759-764
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2018.05.017

摘要

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal com-ponent nalysis,PCA)的图像分割方法.通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割.不同图像的分割实验验证了该方法的有效性.实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志毅	太原科技大学电子信息工程学院	72	344	10.0	15.0
2	孙前来	太原科技大学电子信息工程学院	14	21	3.0	4.0
3	杨凯	太原科技大学电子信息工程学院	8	14	2.0	3.0
4	刘瑞珍	太原科技大学电子信息工程学院	3	2	1.0	1.0
5	王银	太原科技大学电子信息工程学院	6	11	2.0	3.0