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图像信息中存在的不确定性问题会影响图像的分割效果。为此,提出一种基于粒计算和云模型的彩色图像分割算法。研究多粒度认知模型,在HSV颜色空间中利用云模型构建彩色图像的信息粒,进行多粒度、多层次的云粒合成,实现彩色图像分割。实验结果表明,与PCNN算法和K均值算法相比,该算法的分割效果较好。
基于云模型的多粒度彩色图像分割
【摘 要】
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图像信息中存在的不确定性问题会影响图像的分割效果。为此,提出一种基于粒计算和云模型的彩色图像分割算法。研究多粒度认知模型,在HSV颜色空间中利用云模型构建彩色图像的信息粒,进行多粒度、多层次的云粒合成,实现彩色图像分割。实验结果表明,与PCNN算法和K均值算法相比,该算法的分割效果较好。
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆邮电大学数理学院,西南交通大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年20期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61073146）, 重庆市杰出青年科学基金资助项目（2008BA2041）, 重庆市教委科学技术研究基金资助项目（KJ110512）
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