模糊相关图割的非监督层次化彩色图像分割
目的 基于阈值的分割方法能根据像素的信息将图像划分为同类的区域,其中常用的最大模糊相关分割方法,因能利用模糊相关度量划分的适当性,得到较好的分割结果,而广受关注.然而该算法存在划分数需预先确定,阈值的分割结果存在孤立噪声,无法对彩色图像实施分割的问题.为此,提出基于模糊相关图割的非监督层次化分割策略来解决该问题.方法 算法首先将图像划分为若干超像素,以提高层次化图像分割的效率;随后将快速模糊相关算法与图割结合,构成模糊相关图割2-划分算子,在确保分割效率的基础上,解决单一阈值分割存在孤立噪声的问题;最后设计了自顶向下层次化分割策略,利用构建的2-划分算子选择合适的区域及通道,迭代地对超像素实施层次化分割,直到算法收敛,划分数自动确定.结果 对Berkeley分割数据库上300幅图像进行了测试,结果表明算法能有效分割彩色图像,分割精度优于Ncut、JSEG方法,运行时间较这两种方法也提高了近20%.结论 本文算法为最大模糊相关算法在非监督彩色图像分割领域的应用提供指导依据,能用于目标检测和识别领域.
彩色图像分割、非监督分割、超像素、模糊相关、图割
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61502396;西南财经大学中央高校基本科研业务费专项基金项目JBK150503;西南财经大学中央高校基本科研基金项目JBK1801076;四川省教育厅一般基金项目18ZB0484;四川师范大学自制仪器设备基金项目ZZYQ2017001;陕西省科技厅工业公关项目2016GY-088;互联网金融创新及监管四川省协同创新中心;金融智能与金融工程四川省重点实验室资助项目
2018-10-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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