【摘 要】
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针对图陣自动分割中的最优阈值选择问题，提出一种基于数据场和云模型的图陣阈值化方法。计算一个与局部陒关的全局阈值，根据该阈值将图陣自适应划分为若干个子区域，形成四叉树结
【机 构】
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湛江师范学院信息科学与技术学院,武汉大学遥感信息工程学院
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针对图陣自动分割中的最优阈值选择问题，提出一种基于数据场和云模型的图陣阈值化方法。计算一个与局部陒关的全局阈值，根据该阈值将图陣自适应划分为若干个子区域，形成四叉树结构描述。通过逆除云发生器生成各个子区域对应的云模型，在云概念空间上产生云数据场，利用数据场的自适应特性实施质心迭代，最终完成不确定性分割，获得图陣的二值化结果。该方法从认知物理学的角度重新认识图陣阈值的自动优选问题，具有不确定性和空间全局性。分析及实验结果表明，该方法的分割效果较好、性能稳定。
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