【摘 要】
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该文主要研究了图象分割这一图象分析关键环节的算法评价工作.在工作中作者以定量评价为重点,在系统总结前人工作的基础上设计了一个基于合成图象模型的分割算法评价框架.该
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该文主要研究了图象分割这一图象分析关键环节的算法评价工作.在工作中作者以定量评价为重点,在系统总结前人工作的基础上设计了一个基于合成图象模型的分割算法评价框架.该框架以指导算法实践为出发点,提出了以影响分割质量的基本图象因素为模型控制参数的合成图象模型,并讨论了评价测度集和以具体评价目的因素加权的多评价测度综合的问题.以这个评价框架为基础,该文从定量的角度评价分析了六种典型阈值分割和两种边界分割算法的性能.在算法评价工作的基础上,该文设计实现了一个基于知识的图象分割算法优化专家系统.在该算法优化系统的实现中,该文讨论了基于知识的复杂控制系统的结构设计,提出了基于公共数据黑板状态的知识控制系统结构.该系统包括黑板设计,知识模型设计以及系统控制设计几个部分.从合成图和真实图的测试结果看,该优化系统能够完成最优算法选择,算法参数调整等形式的优化任务,性能达到了设计要求.
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