10.3969/j.issn.1000-3428.2010.02.069
基于高维映射Fisher判别分析的图像分割
为提高Fisher判别分析的质量,对图像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征进行两步聚类分析,根据聚类结果选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则.实验结果表明,与基于原训练样本的Fisher判别分析和基于寻找更多样本特征的Fisher判别分析方法生成结果相比,该方法能够获得更好的图像分割精度.
Fisher判别分析、图像分割、非线性变换、两步聚类
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TP391.72(计算技术、计算机技术)
国家"863"计划基金资助项目2009AA12Z228;国家科技支撑计划基金资助项目2007BAH16B03
2010-03-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
194-196,200