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题名自适应目标与内容匹配的层级图像分割算法
被引量：3
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作者
魏明桦
郑金贵
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机构
福建农林大学作物科学学院
福州职业技术学院信息技术工程系
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第4期681-692,共12页
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基金
福州市科技项目(No.2015-G-84)~~
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文摘
针对超度量轮廓图(ultrametric contour map,UCM)层级图像分割算法对轮廓适应性弱、层级匹配能力较弱且分割碎片较多等问题,提出了一种自适应目标与内容匹配的改进UCM层级图像分割算法。该算法首先使用"轮廓盒子"提取图像关键轮廓,然后使用加权分水岭算法合并区域,提升轮廓适应性,并产生UCM层级树;随后,采用动态规划的方式自适应完成目标与内容匹配,最后使用调整尺度后的UCM层级树完成图像分割。在BSDS500数据集上进行了分割实验,实验结果表明提出的算法在各项分割指标上获得了显著的提升。分割掩盖率(segment cover,SC)、概率边缘指标(probabilistic region index,PRI)和信息变化率(information variation,IV)三个衡量指标分别在最优数据集尺度(optimal dataset scale,ODS)和最优图像尺度(optimal image scale,OIS)上获得了最佳的效果。UCM层级树通过尺度的调整,能够保证相同尺度的层级分割为同一层,减少了分割碎片,保证了层级匹配。该算法在分割精度上超越了当前大多数主流图像分割算法,同时保证时间复杂度在同一个级别。
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关键词
轮廓盒子
加权分水岭算法
超度量轮廓图算法
动态规划
自适应匹配
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Keywords
edge boxes
weighted watershed
ultrametric contour map
dynamic programming
self-adapted matching
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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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