【摘 要】
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图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法现已广泛应用于图像分割,但其在训练样本的选取上
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院 山西 太原 030006
【出 处】
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第四届中国Agent理论与应用学术会议
论文部分内容阅读
图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法现已广泛应用于图像分割,但其在训练样本的选取上大多是人工选择,降低了图像分割的自适应性,且影响SVM的分类性能。本文提出一种基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法,算法首先使用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法自动获取训练样本,然后分别提取图像颜色特征和纹理特征,将其作为SVM模型训练样本的特征属性进行训练,最后用训练好的分类器对图像进行分割。实验结果表明本文提出的方法可取得很好的分割结果。
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