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基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法
被引量：
13
1
作者
刘仲民
王阳
+1 位作者
李战明
胡文瑾
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1931-1937,共7页
针对传统区域邻接图在描述数据结构时,搜索全局最优解难的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和快速最近邻区域合并的图像分割算法。该方法在区域邻接图基础上引入了最近邻接图来优化全局搜索,首先用SLIC超像素算法将图像分割...
针对传统区域邻接图在描述数据结构时,搜索全局最优解难的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和快速最近邻区域合并的图像分割算法。该方法在区域邻接图基础上引入了最近邻接图来优化全局搜索,首先用SLIC超像素算法将图像分割成小区域,利用区域邻接图(RAG)和最近邻接图(NNG)的邻接表数据结构来描述区域之间的关系,然后计算每个待合并区域与其所有邻接区域之间的不相似度函数值,最后合并不相似度值最小的区域。实验结果表明:本文方法能较好地将最相似的区域进行合并,与传统的区域合并算法相比,降低了合并计算的复杂度,大幅度提高了区域合并的准确性。
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关键词
信息处理技术
图像分割
简单线性迭代聚类
区域邻接图
最近邻接图
区域合并
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职称材料
基于边缘概率的层次交互式图像分割算法
被引量：
2
2
作者
薛丽霞
孙伟
+2 位作者
汪荣贵
杨娟
胡敏
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期342-348,共7页
在基于区域合并的分割算法中,超像素分割算法过分割现象严重,不利于后续区域合并操作。文章提出了一种新颖的基于边缘概率的层次交互式图像分割算法。首先,利用一种性能优异的边缘检测算子(structured edge,SE)作为输入,得到边缘概率图...
在基于区域合并的分割算法中,超像素分割算法过分割现象严重,不利于后续区域合并操作。文章提出了一种新颖的基于边缘概率的层次交互式图像分割算法。首先,利用一种性能优异的边缘检测算子(structured edge,SE)作为输入,得到边缘概率图,并作用于超像素分割算法进行超像素的提纯,相比于原始的超像素分割算法,该方法产生的超像素数量较少;其次,选用归一化的颜色直方图对超像素进行特征描述;最后,采用区域邻接图(region adjacency graph,RAG)和最近邻图(nearest neighbor graph,NNG)实现快速、高效的层次区域合并。仿真实验结果表明,该文方法的鲁棒性、分割质量更具有优势。
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关键词
交互式图像分割
超像素
边缘概率
区域合并
区域邻接图(RAG)
最近邻图(
nng
)
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职称材料
题名
基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法
被引量：
13
1
作者
刘仲民
王阳
李战明
胡文瑾
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
西北民族大学数学与计算机科学学院
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1931-1937,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61561042)
西北民族大学引进人才基金项目
西北民族大学"一优三特"学科中央高校基本科研业务费基金项目(31920180117)
文摘
针对传统区域邻接图在描述数据结构时,搜索全局最优解难的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和快速最近邻区域合并的图像分割算法。该方法在区域邻接图基础上引入了最近邻接图来优化全局搜索,首先用SLIC超像素算法将图像分割成小区域,利用区域邻接图(RAG)和最近邻接图(NNG)的邻接表数据结构来描述区域之间的关系,然后计算每个待合并区域与其所有邻接区域之间的不相似度函数值,最后合并不相似度值最小的区域。实验结果表明:本文方法能较好地将最相似的区域进行合并,与传统的区域合并算法相比,降低了合并计算的复杂度,大幅度提高了区域合并的准确性。
关键词
信息处理技术
图像分割
简单线性迭代聚类
区域邻接图
最近邻接图
区域合并
Keywords
information
processing
technology
image
segmentation
simple
linear
iterative
clustering
(SLIC)
region
adjacency
graph
(RAG)
nearest
neighbor
graph
(
nng
)
region
merging
分类号
TP391.4 [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
基于边缘概率的层次交互式图像分割算法
被引量：
2
2
作者
薛丽霞
孙伟
汪荣贵
杨娟
胡敏
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期342-348,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672202)。
文摘
在基于区域合并的分割算法中,超像素分割算法过分割现象严重,不利于后续区域合并操作。文章提出了一种新颖的基于边缘概率的层次交互式图像分割算法。首先,利用一种性能优异的边缘检测算子(structured edge,SE)作为输入,得到边缘概率图,并作用于超像素分割算法进行超像素的提纯,相比于原始的超像素分割算法,该方法产生的超像素数量较少;其次,选用归一化的颜色直方图对超像素进行特征描述;最后,采用区域邻接图(region adjacency graph,RAG)和最近邻图(nearest neighbor graph,NNG)实现快速、高效的层次区域合并。仿真实验结果表明,该文方法的鲁棒性、分割质量更具有优势。
关键词
交互式图像分割
超像素
边缘概率
区域合并
区域邻接图(RAG)
最近邻图(
nng
)
Keywords
interactive
image
segmentation
superpixel
edge
probability
region
merging
region
adjacency
graph
(RAG)
nearest
neighbor
graph
(
nng
)
分类号
TP391 [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
基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法
刘仲民
王阳
李战明
胡文瑾
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
2
基于边缘概率的层次交互式图像分割算法
薛丽霞
孙伟
汪荣贵
杨娟
胡敏
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
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