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首页> 外文会议>International Conference on Imaging Science,Systems,and Technology CISST'99 Une 28-July 1, 1999 Las Vegas, Nevada, USA >An MML-based criterion for comparing image segmentations
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An MML-based criterion for comparing image segmentations

机译：基于MML的图像分割标准

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Usually the performance of segmentation methods is judged by comparison to manual methods and subjective criteria. There are no generally accepted objective criteria for choosing a suitable segmentaiton currently. Wallace introduced the Minimum Message Length (MML) Principle as an objective method for comparing different models for explaining a body of data. In this paper, we use the MML principle to provide an objective criterion for the comparison of different image segmentatiosn of the same image. This is done by constructing and MML two-part message for the image. Experimental results are presented for different segmentation schemes based on thresholding such as histogram thresholding, k-means clustering, an MML classification scheme snob, and fuzzy c-means. The application of a filtering technique before thresholding is also considered.
机译：通常，通过与手动方法和主观标准进行比较来判断细分方法的性能。当前没有普遍接受的客观标准来选择合适的细分市场。 Wallace引入了“最小消息长度（MML）”原理，作为比较不同模型以解释数据主体的客观方法。在本文中，我们使用MML原理为比较同一图像的不同图像分割提供了客观标准。这是通过为图像构造MML两部分消息来完成的。针对基于阈值的不同分割方案（例如直方图阈值，k均值聚类，MML分类方案snob和模糊c均值）给出了实验结果。还考虑了在阈值化之前的滤波技术的应用。

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