检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000
出 处:《微电子学与计算机》2014年第5期10-13,共4页Microelectronics & Computer
基 金:国家自然科学基金(61005033;61201395;61272394);河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2012GGJS-057)
摘 要:为了克服分水岭算法中的过分割问题,提出了一种基于多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法.首先对HSV空间中的V分量进行多尺度滤波,并把滤波后的图像转换到RGB空间;再计算梯度,并对其进行多尺度滤波;然后利用H-minima变换进行自适应标记提取;最后对修改后的梯度图像进行分水岭变换.实验结果表明:与其他改进的分水岭算法相比,此算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域.A new watershed algorithm based on multi-scale and self-adaptive marker-extraction is proposed to overcome over-segmentation .Firstly ,multiple scale filtering is executed on the V component of HSV space ,and image after filtering is transformed from HSV space to RGB space .And then ,multiple scale filtering is executed on image gradient .Finally ,H-minima transformation is used to adaptively extract markers .At last ,the watershed transformation of modified gradient is performed .The experimental results show that the proposed algorithm is obviously effective for the over-segmentation ,and obtain meaningful and more reasonable regions .
关 键 词:分水岭算法 多尺度滤波 梯度图像 H-minima变换 标记提取
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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