【摘要】：針對(duì)圖像分割中普遍存在的過分割和不完全分割問題,提出基于Shearlet變換,綜合利用自組織特征映射和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合分割方法。對(duì)輸入圖像進(jìn)行各向異性濾波,增強(qiáng)圖像紋理信息;利用平移不變Shearlet變換對(duì)去噪圖像進(jìn)行變換,得到低頻子帶圖像和高頻子帶圖像;從低頻子帶系數(shù)中提取熵和偏度紋理信息,與低頻子帶系數(shù)組成特征向量集,利用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初步分割;利用改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步處理,減少初步分割結(jié)果的錯(cuò)分割現(xiàn)象,得到最終的分割圖像。遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像的分割結(jié)果表明,與傳統(tǒng)分割方法相比,提出方法的分割準(zhǔn)確性顯著提高,具有更好的抗噪性能。
[Abstract]:......
【作者單位】： 湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;長(zhǎng)沙理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10JJ9012) 湖南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目(14C0272)
【分類號(hào)】：TP391.41

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