【摘 要】
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基于最小生成树的图像分割算法是一种全局最优的算法,然而会出现图像细节的处理不甚理想的问题,即分割结果出现不同程度的过分割和欠分割的现象。针对这一现象,根据图像全局
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,奥克兰理工大学知识工程与发现研究所
【基金项目】
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教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目(No.2014-2029,No.2016-2196)
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基于最小生成树的图像分割算法是一种全局最优的算法,然而会出现图像细节的处理不甚理想的问题,即分割结果出现不同程度的过分割和欠分割的现象。针对这一现象,根据图像全局和区域间的最大类间方差(Ostu),将Ostu阈值法与最小生成树(MST)算法相结合,提出了一种基于MST的Ostu阈值法图像分割准则。该图像分割算法是一种MST的优化方法,将区域合并判决条件取决于相互合并的两个区域的Ostu阈值,又考虑到较小的区域包含在较大的目标区域中或者背景区域中,再次使用Ostu阈值进行区域合并。该方法通过实验证明,可以有
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