基于选择性多分辨率Kohonen网络的自适应灰度图像分割方法  

ADAPTIVE IMAGE SEGMENTATION BASED ON SELECTIVE MULTIRESOLUTIONAL KOHONEN NEURAL NETWORK

作　　者：叶芗芸[1] 戚飞虎[1] 蒋隽 

机构地区：[1]上海交通大学计算机科学与工程系

出　　处：《红外与毫米波学报》1998年第1期48-53,共6页Journal of Infrared and Millimeter Waves

基　　金：国家攀登计划;国家自然科学基金;国防预研基金

摘　　要：针对多阈值分割中存在的问题，提出一种新的基于测量空间的空间聚类方法，即基于选择性多分辨率Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自适应灰度图像分割方法．算法的优点在于不需预知图像分割级数，而能够动态地根据图像局部特性决定．实验证明该方法具有良好的适应性．As to the widely used multi thresholding technique, a new clustering method was proposed, namely the Adaptive Image Segmentation Technique Based on Selective Multiresolution Kohonen Neural Network.The proposed approach has the advantage that the number of segmentation scales is not needed to specify a priori. It can be adjusted dynamically according to local statistic property of the image.

关 键 词：灰度图像分割 自组织特征 多分辨率 K-网络 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN919.8[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]