【摘 要】
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针对传统分割方法基于单个视觉线索的不足,提出一种结合两种局部边缘测度的自然场景彩色图像区域分割方法。首先,采用logistic回归模型对200幅彩色图像进行训练,建立边缘测度
【机 构】
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西南林业大学材料工程学院; 武汉大学印刷与包装系; 西南林业大学林学院; 云南师范大学旅游与地理科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41001286,41001251,41001256,40971219);云南省科技厅基础研究面上项目(2010CD062);云南省科技厅基础研究青年基金项目(2012FD030);西南林业大学重点基金项目(111003);国家林业局森林经理重点学科建设项目(XKZ200901)
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针对传统分割方法基于单个视觉线索的不足,提出一种结合两种局部边缘测度的自然场景彩色图像区域分割方法。首先,采用logistic回归模型对200幅彩色图像进行训练,建立边缘测度与对象边界的回归模型;然后,采用该模型预测图像中每个像素的边界置信度;最后,将置信度的函数以自适应权重的形式整合到均值漂移分割算法中,实现图像区域分割。近20幅图像的定量和目视对比实验结果表明,本文方法能有效地控制过分割和欠分割的产生,且具有更好的区域边界定位效果。
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