【摘 要】
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目的针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息工程学院; 西北工业大学电子信息学院; 兰州交通大学电子信息学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61202314,61261029,61461025);中国博士后特别资助项目(2014170937);中国博士后科学基金项目(2012M521801)
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目的针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。
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