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
作 者:茅正冲 韩毅 MAO Zheng-chong;HAN Yi(Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry, School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)
机构地区:[1]江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122
出 处:《传感器与微系统》2018年第6期142-145,共4页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:国家自然科学基金资助项目(60973095);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131107)
摘 要:为了实现图像的自动分割,解决随机游走算法中标记点的自动选取问题,提出了一种结合显著性、模式挖掘算法以及随机游走的自动分割算法。计算图像的显著图,初步确定感兴趣目标区域,通过模式挖掘算法为随机游走初步选取标记点;结合显著目标位置信息进一步筛选标记点,分类为前景和背景标记点;使用随机游走算法对输入图像进行分割。实验结果表明:所提算法可以自动地对图像进行较精确地分割,在图像批量分割处理中具有一定的应用价值。In order to realize automatic segmentation of image and solve automatic selection problem of mark points in random walk algorithm,propose an automatic segmentation algorithm combinaed significance,pattern mining algorithms and random walk. Calculate saliency map of image,primarily determine area of interested target.Select preliminary mark points for the random walk using pattern mining algorithms; combine with significant target location information for further selection of mark points,divide mark points into foreground and background mark points. Segmentation of the input image is carried out using random walk algorithm. Experimental results show that the algorithm can automatically and accurately segment images and has a certain application value in image batch segmentation processing.
关 键 词:图像分割 自动分割 随机游走 显著性检测 模式挖掘
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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