基于修正交叉视觉皮质模型的图像分割方法

牛建伟; 沈思思; 童超; 高小鹏; 汪孔桥

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基于修正交叉视觉皮质模型的图像分割方法

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提出了一种基于修正交叉视觉皮质模型(MICM)的图像自适应分割新方法.根据待分割图像的自身特性,自适应地设定参数,并以互信息量为目标函数选取最佳分割结果.该方法解决了针对不同的图像需要人工设定交叉皮质模型(ICM)参数和需要人工选取最佳分割结果的2个问题.实验结果表明,与通过大量实验获得模型参数的脉冲耦合神经网络(PCNN)基本模型和ICM基本模型相比,MICM与其综合评价函数值相近;与模糊聚类分割算法和最大类间方差(OTSU)算法相比,MICM算法有较明显的视觉优势,并且其综合评价函数值也分别提高了约15%和13%.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2010年第1期|56-60|共5页
作者
牛建伟; 沈思思; 童超; 高小鹏; 汪孔桥;
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作者单位

北京航空航天大学计算机学院;

诺基亚中国研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
图像分割; 交叉视觉皮质模型; 自适应; 互信息量;

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