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题名图像分割中空间一致性和无监督聚类算法应用
被引量：3
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作者
陈沅涛
徐蔚鸿
吴佳英
匡芳君
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
长沙理工大学计算机与通信工程学院
湖南安全技术职业学院计算机科学与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第2期403-406,共4页
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基金
湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划基金项目(湘教通[2013]191号501)资助
湖南省科技计划项目(2012FJ3005)资助
+2 种基金
湖南省科技计划项目(2012GK3056)资助
湖南省教育厅科研项目青年项目(12B005)资助
教育部重点科研项目(208098)资助
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文摘
图像空间结构中的图像一致性和无监督聚类信息在图像分割过程中有着非常重要的作用,提出应用图像空间一致性和无监督聚类算法来达到快速执行图像分割的新算法.首先,利用概率树结构针对目标图像进行图像分割过程中形成的过分割区域,并使得这些区域能够达到理想边缘部分;然后,将用基于概率的无监督图像分割框架来处理分割区域.概率树结构结合了以往传统树结构的相关优点,能够更加自然地针对对象的相关边界进行框架建模.本文提出的算法不需要在每次迭代执行过程中更新相关自适应结构,从而可以大大减少计算所需要的时间.通过非参数密度估计技术结合传统的精确反馈框架,此类评价方法针对人类对象而言具有更为强大的边界不一致.
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关键词
图像分割
概率树结构
无监督图像分割框架
图像一致性
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Keywords
image segmentation
probability tree structure
unsupervised image segmentation framework
image consistency
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名区域标记在碎米率检测中的研究
被引量：2
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作者
匡芳君
徐蔚鸿
王艳华
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机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
湖南安全技术职业学院计算机科学与技术系
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第12期204-206,共3页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2008AA100801
教育部重点科研基金No.208098
湖南省教育厅重点科研基金No.07A056~~
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文摘
碎米率是大米品质检测的一个重要因素。通过运用形态学理论及数字图像处理与分析技术来获取自动检测碎米率的方法。依照国家标准,提出了利用形态学开运算校正光照不均和去除图像中的噪声,运用改进的最大类间方差法来自动确定图像分割阈值,使用区域标记算法统计大米数量和面积。实验结果表明:该方法可以提高识别碎米的准确度和效率。
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关键词
碎米率
形态学
最大类间方差法
区域标记算法
检测
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Keywords
broken rice rate
morphology
Otsu
region labeling algorithm
detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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