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基于云模糊理论的图像纹理分割
被引量：
2
1
作者
王佐成
李永树
+1 位作者
薛丽霞
汪林林
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期548-552,共5页
为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据...
为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.
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关键词
纹理
分割
云
理论
纹理特征矢量云
纹理
统计描述符
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职称材料
题名
基于云模糊理论的图像纹理分割
被引量：
2
1
作者
王佐成
李永树
薛丽霞
汪林林
机构
重庆邮电大学软件学院
西南交通大学土木工程学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期548-552,共5页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究项目资助(KJ060511)
文摘
为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.
关键词
纹理
分割
云
理论
纹理特征矢量云
纹理
统计描述符
Keywords
texture segmentation
cloud theory
texture feature vector cloud
texture statistical descriptor
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云模糊理论的图像纹理分割
王佐成
李永树
薛丽霞
汪林林
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
2
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