本文選題：圖像分割 + 保邊平滑�。� 參考：《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：為了提高傳統(tǒng)CV分割算法對含紋理的圖像分割效果,該文分析了圖像紋理分量的統(tǒng)計(jì)特性,在圖像TV平滑的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了新的保邊平滑函數(shù),建立了保邊平滑模型;運(yùn)用傳統(tǒng)CV分割算法對平滑分量進(jìn)行分割;根據(jù)不同平滑分量分割區(qū)域不同,設(shè)計(jì)了基于區(qū)域置信度的分割平滑收斂函數(shù),解決了分割曲線消失問題.實(shí)驗(yàn)表明,相對于傳統(tǒng)CV分割算法,該算法對自然圖像分割的效果較好,對非一致區(qū)域不敏感.
[Abstract]:In order to improve the effect of traditional CV segmentation algorithm on image segmentation with texture, this paper analyzes the statistical characteristics of image texture components, designs a new edge-preserving smoothing function on the basis of image TV smoothing, and establishes a edge-preserving smoothing model. The traditional CV segmentation algorithm is used to segment the smooth components. According to the different regions of the smooth components, the smooth convergence function based on the confidence degree of the region is designed to solve the problem of the vanishing of the segmentation curve. The experimental results show that compared with the traditional CV segmentation algorithm, the proposed algorithm has better effect on natural image segmentation and is insensitive to non-uniform regions.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471250)
【分類號】：TP391.41

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8 王周楠;數(shù)字圖像處理的研究仿真[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

9 許素素;改進(jìn)的模糊C均值聚類算法在圖像分割中的應(yīng)用[D];長安大學(xué);2015年

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本文編號：1834699