基于云模型的图像阈值分割方法

• 作者: 颜若尘
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 最优阈值 云模型 泛概念树
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2009-2013
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.08.037

摘要

针对图像阈值分割中的最优阈值选择问题,提出一种基于云模型选择最优阈值的图像分割方法.该方法首先利用云变换对图像进行处理,生成原子云模型作为泛概念树的叶结点,通过概念跃升得到基于云模型的图像泛概念树,得出最优阈值初步划分图像的背景和目标,运用极大判定法得到图像分割结果.实验结果表明,该方法的分割效果较好,是一种有效的图像分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜若尘		1	0	0.0	0.0