【摘 要】
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传统的彩色图像分割方法仅考虑了图像的数据信息和色彩信息,忽略了图像区域间的关联,导致图像过分割或欠分割,使图像无法达到理想的分割效果.针对这个问题,在基于云模型和多
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆,400065
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传统的彩色图像分割方法仅考虑了图像的数据信息和色彩信息,忽略了图像区域间的关联,导致图像过分割或欠分割,使图像无法达到理想的分割效果.针对这个问题,在基于云模型和多粒度的图像分割上,提出了融合图像空间信息的分割方法.该方法利用云变换将图像的特征信息进行粒化,然后给出了区域距离度量,在彩色图像分割中融入图像空间信息,采用自适应式的区域生长方法实现多粒度的云概念的合成,从而针对图像分割的不确定性问题,结合云变换粒化技术和图像空间信息,实现彩色图像的分割.实验结果验证了该方法的正确性和对彩色图像分割的有效性.
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