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基于计算机视觉的图像分割新方法
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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. 展开更多
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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