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一种融合PCNN和Watershed变换的图像分割方法 被引量：2
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作者 陈粟宋 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期269-272,共4页
提出了一种融合Watershed变换(WST)和主成分神经网络(PCNN)的图像分割方法.该方法充分利用WST和PCNN在图像分割方面各自的优点,首先用PCNN对待分割的图像进行预处理,自动生成对象标记,然后在标记的指引下,进行WST.有了标记,WST就会以一... 提出了一种融合Watershed变换(WST)和主成分神经网络(PCNN)的图像分割方法.该方法充分利用WST和PCNN在图像分割方面各自的优点,首先用PCNN对待分割的图像进行预处理,自动生成对象标记,然后在标记的指引下,进行WST.有了标记,WST就会以一种受控制的方式进行,这样过度分割的问题就会得到解决.实验表明,该方法能够快速、准确地实现图像分割. 展开更多
关键词 图像分割 主成分神经网络(PCNN) Watershed变换(WST) 标记控制
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