10.13705/j.issn.1671-6833.2017.06.009
基于Mean Shift聚类的多级阈值化方法
为了解决多级阈值化技术中所选阈值的数量通常不能预先确定的问题,提出一种基于Mean Shift 聚类技术的新型多级阈值化方法.首先,通过使用Mean Shift技术探寻出潜在的模式中心,应用迭代的阈值选择方法来自动确定相邻模式中心的各个阈值;然后,采用多级阈值化对图像进行分割;最后,通过实验验证了基于Mean Shift聚类技术分割的图像相对于原始图像的对比度有了很大提高.该方法通过简单修改程序参数就能够灵活控制分割精度,可以广泛应用于单阈值分割、多级阈值分割和有损压缩等技术中.
多级阈值化、图像分割、迭代阈值化、分割质量评估
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61401526;河南省自然科学基金资助项目152300410134
2017-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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