非参数化区域竞争方法:一种新的图像分割框架

被引：21

作者：

唐明

马颂德

机构：

[1] 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

[2] 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京

来源：

自动化学报 | 2001年 / 06期

关键词：

主动边界; 区域增长; 区域竞争; 语义一致的分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081102 [检测技术与自动化装置];

摘要：

提出了一种新的图像分割框架——非参数化区域竞争算法 .这种算法克服了基于尺度空间滤波的特征空间聚类法的缺陷 ,提高了原区域竞争算法的性能 ,并且采取了一种自动选取种子位置及大小的形式化策略 .非参数化区域竞争算法可以把图像分割成统计意义上并不具有一致性 ,但在应用中更有意义的区域 ,称这样的分割为语义一致 (或均匀 )的分割 .非参数化区域竞争算法把定量地控制分割结果中的区域个数和语义一致的分割结合起来 ,从而净化了分割结果 ,并且可以降低后继算法的复杂度

引用

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