基于形状描述符和孪生神经网络的纹理分割算法

• 作者: 李卫平 武海燕
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 纹理分割 形状描述符 孪生神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为提升对复杂几何变换或复杂滋扰图像的分割效果,提出了一种新型的形状描述符及纹理分割算法.在感兴趣区域内聚合图像统计信息,通过神经网络训练得到形状描述符,利用训练得到的形状描述符进行纹理分割.分别对合成图像和真实图像进行分割实验,本文算法在轮廓指标和区域指标上均优于其他算法.实验结果表明,本文算法是有效可行的,并且能够对复杂几何变换或复杂滋扰图像取得较好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李卫平	铁道警察学院图像与网络侦查系	19	64	4.0	7.0
2	武海燕	铁道警察学院图像与网络侦查系	19	28	3.0	4.0