新型的无监督纹理分割方法  被引量:1

New Unsupervised Texture Image Segmentation Method

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作  者:王敏琴[1,2] 韩国强[1] 涂泳秋[1] 

机构地区:[1]华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510642 [2]肇庆学院计算机科学与软件学院,广东肇庆526061

出  处:《电子科技大学学报》2010年第1期11-15,共5页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基  金:国家自然科学基金(60573019);广东省自然科学基金(07300561)

摘  要:提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。An algorithm based on Gabor filters is presented to extract image texture character. The extracted features are inputted into the PCNN to segment the image. This method can achieve good segmentation result and improve the algorithm's processing speed. The experiment results show that the proposed method process faster than the traditional method using Gabor filters, meanwhile, both of them have the similar segmentation accuracy.

关 键 词:特征提取 滤波器 脉冲耦合神经网络 纹理分割 

分 类 号:TP751.1[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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