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圖像協(xié)同分割方法綜述

發(fā)布時(shí)間:2019-01-06 20:31
【摘要】:文中對(duì)圖像協(xié)同分割方法目前的發(fā)展進(jìn)行了回顧和總結(jié),根據(jù)協(xié)同分割問(wèn)題的特點(diǎn),對(duì)該問(wèn)題給出了形式化定義;在此基礎(chǔ)上,將協(xié)同分割方法分為單目標(biāo)和多目標(biāo)兩大類(lèi),分別歸納和闡述了其中的主要方法,對(duì)各種方法在分割模型構(gòu)建、特征選取、協(xié)同信息使用方式以及優(yōu)化方式這4個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題上的異同和優(yōu)劣進(jìn)行了深入分析;最后分析了圖像協(xié)同分割所面臨的挑戰(zhàn)以及未來(lái)的發(fā)展方向,為后續(xù)研究提供有益的參考.
[Abstract]:This paper reviews and summarizes the current development of cooperative image segmentation, and gives a formal definition of this problem according to the characteristics of cooperative segmentation. On this basis, the cooperative segmentation methods are divided into two categories: single objective and multi-objective, and the main methods are summarized and expounded respectively. The similarities, differences and advantages of the four key issues of collaborative information usage and optimization are deeply analyzed. Finally, the challenges and future development of image segmentation are analyzed, which provides a useful reference for future research.
【作者單位】: 北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院智能信息技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60973059,81171407) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-10-0044)
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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8 王小歡;連續(xù)最大流圖像分割模型及其算法[D];河南大學(xué);2013年

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10 李祁鳳;多相M-S模型最小圖分割理論與醫(yī)學(xué)應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2011年



本文編號(hào):2403288

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