图像分割研究方法及进展

被引:7
作者
宋寅卯
刘磊
机构
[1] 郑州轻工业学院电气信息工程学院
关键词
图像分割; 阈值分割; 遗传算法; 小波变换;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
本文首先介绍几类经典的图像分割方法并分析了各自的特点;接着讲述了几种结合特定工具的图像分割方法:然后介绍了图像分割的应用现状;最后对图像分割技术进行展望。
引用
收藏
页码:1 / 3
页数:3
相关论文
共 8 条
[1]   基于图像差距度量的阈值选取方法 [J].
付忠良 .
计算机研究与发展, 2001, (05) :563-567
[2]   信息融合技术在彩色图像分割方法中的应用 [J].
王月兰 ;
曾迎生 .
计算机学报, 2000, (07) :763-767
[3]   图像分割研究综述 [J].
王爱民 ;
沈兰荪 .
测控技术, 2000, (05) :1-6+16
[4]   基于二维熵阈值的图像分割及其快速算法 [J].
华长发 ;
范建平 ;
高传善 ;
吴立德 .
模式识别与人工智能, 2000, 13 (01) :42-46
[5]   图像分割方法综述 [J].
罗希平 ;
田捷 ;
诸葛婴 ;
王靖 ;
戴汝为 .
模式识别与人工智能, 1999, 12 (03) :300-312
[6]   一种彩色图像的色彩分割方法 [J].
柏子游 ;
张勇 ;
虞烈 .
模式识别与人工智能, 1999, 12 (02) :241-244
[7]  
数字图像处理[M]. 电子工业出版社[美][KennethR.卡斯尔曼]KennethR.Castleman著, 1998
[8]  
Image segmentation of embryonic plant cell using pulse-coupled neural networks[J] . Yide Ma,Rolan Dai,Lian Li,Lin Wei.Chinese Science Bulletin . 2002 (2)