基于贝叶斯估计的多类间方差目标提取

• 作者: 凤鹏飞 孙茜 石爽
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 贝叶斯估计 类间方差 子图像
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2020.02.008

摘要

为了更好的分割出图像中的目标,文中对最大类间方差法进行了改进.根据不同的分割次数,在图像中反复运用最大类间方差进行分割,再以子图像中所提取目标的灰度值方差、标准差以及目标面积在原图中所占的比例等为因子,利用贝叶斯估计进行预测,从而提取出图像中的目标.该方法不仅对目标与背景差异较大的图像有较好的分割作用,而且对于目标灰度分类不属于极大或极小类的图像也有较好的分割作用.实验证明,该方法效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凤鹏飞		33	14	2.0	2.0
2	孙茜		5	0	0.0	0.0
3	石爽		9	2	1.0	1.0