一种基于最大熵的VHP彩色图像分割方法  

A Color Image Segmentation Based on Maximum Entropy for Visible Human Project Data

作　　者：徐亮[1] 王端[1] 邱栋[1] 孙林[2] 田沄[3] 

机构地区：[1]黄淮学院计算机科学系,河南驻马店463000 [2]河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007 [3]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875

出　　处：《河南师范大学学报（自然科学版）》2007年第4期41-43,共3页Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(60673100/F020106)

摘　　要：提出了一种新的颜色特征函数,将其提取出的特征与最大熵原则ICM(iterated conditional modes)方法结合进行可视人彩色图像的分割,实验结果表明本文分割出的脑部组织和颅骨效率高、误分率低.The paper presents a novel color characteristic function, and then makes a combination of the features extracted by the function and the maximum entropy ICM method; finally, the application of the method to the color Visible Human Project image. The experimental results show the proposed approach in this paper is efficient and accurate in segmentation of the cerebrum and skull.

关 键 词：HVP 彩色图像 颜色特征函数 最大熵 ICM方法 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]