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基于计算机视觉的图像分割新方法
1
作者
杨娜
杨振英
《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》
CAS
北大核心
2017年第3期447-450,共4页
针对杂波背景条件下图像分割精度较差的问题,提出了一种基于粗糙集模糊概率C均值聚类的Otsu目标图像分割方法.首先,在均值聚类的框架内分析了传统Otsu方法受样本方差影响较大的缺陷;然后,在模糊集理论的框架内引入粗糙集处理方法,通过...
针对杂波背景条件下图像分割精度较差的问题,提出了一种基于粗糙集模糊概率C均值聚类的Otsu目标图像分割方法.首先,在均值聚类的框架内分析了传统Otsu方法受样本方差影响较大的缺陷;然后,在模糊集理论的框架内引入粗糙集处理方法,通过对不精确数据的有效处理,克服背景方差效应,提升了图像分割的精度.实验结果表明,该方法较传统Otsu方法具有更高的分割精度和抗背景噪声干扰能力.
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关键词
计算机视觉
人工智能
图像分割
OTSU方法
粗糙集模糊聚类
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职称材料
题名
基于计算机视觉的图像分割新方法
1
作者
杨娜
杨振英
机构
河南牧业经济学院信息与电子工程学院
河南建筑职业技术学院建设信息工程系
出处
《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》
CAS
北大核心
2017年第3期447-450,共4页
基金
河南省社科联
河南省经团联调研课题(jx20150044)
文摘
针对杂波背景条件下图像分割精度较差的问题,提出了一种基于粗糙集模糊概率C均值聚类的Otsu目标图像分割方法.首先,在均值聚类的框架内分析了传统Otsu方法受样本方差影响较大的缺陷;然后,在模糊集理论的框架内引入粗糙集处理方法,通过对不精确数据的有效处理,克服背景方差效应,提升了图像分割的精度.实验结果表明,该方法较传统Otsu方法具有更高的分割精度和抗背景噪声干扰能力.
关键词
计算机视觉
人工智能
图像分割
OTSU方法
粗糙集模糊聚类
Keywords
computer vision
artificial intelligence
image segmentation
Otsu method
rough sets and fuzzy clustering
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉的图像分割新方法
杨娜
杨振英
《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》
CAS
北大核心
2017
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