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摘要:
传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取,且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞,针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法.采用拉普拉斯锐化,增强待分割目标边界,之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC(简单线性迭代聚类算法)超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域,建立不规则区域间的无向加权图,选取种子区域,根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长,最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长,细化边界.对比于传统区域生长算法,改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小,且能有效地解决分割空洞等问题.对比于聚类分割,Otsu(最大类间方差)阈值分割法等典型算法,该算法在分割精度上具有明显优势.
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文献信息
篇名 基于SLIC和区域生长的目标分割算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 拉普拉斯锐化 简单线性迭代聚类算法(SLIC) 区域生长 目标分割
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 213-218
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0254
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 段先华 42 192 9.0 11.0
2 常振 2 0 0.0 0.0
3 韩纪普 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
拉普拉斯锐化
简单线性迭代聚类算法(SLIC)
区域生长
目标分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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