一种基于SVC的图像分割模型  

Image Segmentation Model Based on Support Vector Classification

作　　者：游培寒[1] 钟文超[1] 祝逢春[1] 

机构地区：[1]中国人民解放军95856部队二室

出　　处：《计算机工程》2011年第S1期179-182,共4页Computer Engineering

摘　　要：根据区域特征将晶相图像分成单晶体和共析体两部分,利用活动轮廓模型对单晶体区域进行伸展直到两部分边缘处停滞。通过SVC特征识别模型提供活动轮廓的边缘能量项。仿真结果表明,与RBF模型相比,在相同检测精度条件下,SVC模型耗费的资源少、效率高。根据区域特征将晶相图像分成单晶体和共析体两部分,利用活动轮廓模型对单晶体区域进行伸展直到两部分边缘处停滞。通过SVC特征识别模型提供活动轮廓的边缘能量项。仿真结果表明,与RBF模型相比,在相同检测精度条件下,SVC模型耗费的资源少、效率高。

关 键 词：材料分析 活动轮廓 支持向量分类模型 径向基函数分类模型 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]