数字图像分割方法研究

被引：5

作者：

刘海亮

机构：

[1] 河南省财经学校

来源：

电脑知识与技术 | 2009年 / 5卷 / 09期

关键词：

图像分割; 技术方法; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像分析和模式识别的首要问题,并决定图像的最终分析质量和模式识别的判别结果。本文在研究部分主流分割方法的基础上,着重对支持向量机分割方法进行了分析研究。

引用

页码：2248 / 2249

页数：2

共 16 条

[1] 基于等周算法的图像分割 [J].

侯叶 ;

郭宝龙 .

计算机工程与应用 , 2007, (36) :29-30+39

[2] 基于互信息量的图像分割 [J].

吕庆文 ;

陈武凡 .

计算机学报, 2006, (02) :296-301

[3] 图像分割方法综述 [J].

杨晖 ;

曲秀杰 .

电脑开发与应用, 2005, (03) :21-23

[4] 彩色图像分割方法综述 [J].

林开颜 ;

吴军辉 ;

徐立鸿 .

中国图象图形学报, 2005, (01) :1-10

[5] 基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割 [J].

程兵 ;

王莹 ;

郑南宁 ;

贾新春 ;

袁泽剑 ;

李青 ;

卞正中 .

中国科学E辑:信息科学, 2004, (04) :391-400

[6] FCM图像分割算法的特征分析与改进 [J].

郑华利 ;

周献中 ;

王建宇 .

计算机工程, 2004, (05) :17-18+122

[7] 基于模糊理论的图像分割方法 [J].

左奇 ;

史忠科 .

西北工业大学学报, 2003, (03) :313-316

[8] 基于形变模型的图像分割技术综述 [J].

张丽飞 ;

王东峰 ;

时永刚 ;

邹谋炎 .

电子与信息学报, 2003, (03) :395-403

[9] 基于变分的图像分割算法 [J].

张永平 ;

赵荣椿 ;

郑南宁 .

中国科学E辑:技术科学, 2002, (01) :133-144

[10] 基于四叉树结构的图像分割技术 [J].

王广君 ;

田金文 ;

柳健 .

红外与激光工程, 2001, (01) :12-14

← 1 2 →