【摘 要】
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区域生长和动态聚类分析相结合,是目前常用的串行图像分割技术.但是仅仅依赖灰度分布进行聚类,分割效果缺乏鲁棒性,对于光照不均匀的图像更容易失效.提出以区域增长方式识别
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院(杭州浙江)
【出 处】
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中国自动化学会华东地区第十七届学术年会
论文部分内容阅读
区域生长和动态聚类分析相结合,是目前常用的串行图像分割技术.但是仅仅依赖灰度分布进行聚类,分割效果缺乏鲁棒性,对于光照不均匀的图像更容易失效.提出以区域增长方式识别分割目标的过程,在灰-梯散射图的特征空间内进行聚类,以样本散度作为区域生长的准则函数,有效提高了聚类效果.相比其他的区域生长算法,该算法具有分割效果鲁棒性好的特点.
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