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一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用
被引量:
2
1
作者
吴有富
许连清
《贵州大学学报(自然科学版)》
1998年第4期270-275,共6页
本文根据Kullback-Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR.Pal和S.R.Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动...
本文根据Kullback-Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR.Pal和S.R.Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好.
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关键词
图象分割
计算机视觉
K-L距离
图象处理
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职称材料
一种模糊聚类模式识别方法及应用
被引量:
1
2
作者
吴有富
许连清
《贵州科学》
1998年第1期16-21,共6页
提出一种新模糊Kohonen聚类网络算法,同时提出了模糊伪监督分类算法;模糊特征降维方法.最后给出应用实例及和其它方法的比较结果.
关键词
KOHONEN网络
模式识别
模糊聚类
录属度
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职称材料
题名
一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用
被引量:
2
1
作者
吴有富
许连清
机构
贵州民族学院数学系
哈尔滨工程大学
出处
《贵州大学学报(自然科学版)》
1998年第4期270-275,共6页
文摘
本文根据Kullback-Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR.Pal和S.R.Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好.
关键词
图象分割
计算机视觉
K-L距离
图象处理
Keywords
lmage segmention
thresholding
compture vision
co-occurrence
kullback-leiblar cross entropy
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种模糊聚类模式识别方法及应用
被引量:
1
2
作者
吴有富
许连清
机构
北京大学数学科学院
哈尔滨工程大学
出处
《贵州科学》
1998年第1期16-21,共6页
文摘
提出一种新模糊Kohonen聚类网络算法,同时提出了模糊伪监督分类算法;模糊特征降维方法.最后给出应用实例及和其它方法的比较结果.
关键词
KOHONEN网络
模式识别
模糊聚类
录属度
Keywords
Kohonen clustering network, Spurious leaderc lassification, Decreased features, Cluster,Pattern recognition
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用
吴有富
许连清
《贵州大学学报(自然科学版)》
1998
2
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职称材料
2
一种模糊聚类模式识别方法及应用
吴有富
许连清
《贵州科学》
1998
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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