【摘 要】
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针对传统区域邻接图在描述数据结构时,搜索全局最优解难的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和快速最近邻区域合并的图像分割算法。该方法在区域邻接图基础上引入了
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,西北民族大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61561042);西北民族大学引进人才基金项目;西北民族大学“一优三特”学科中央高校基本科研业务费基金项目(31920180117)
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针对传统区域邻接图在描述数据结构时,搜索全局最优解难的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和快速最近邻区域合并的图像分割算法。该方法在区域邻接图基础上引入了最近邻接图来优化全局搜索,首先用SLIC超像素算法将图像分割成小区域,利用区域邻接图(RAG)和最近邻接图(NNG)的邻接表数据结构来描述区域之间的关系,然后计算每个待合并区域与其所有邻接区域之间的不相似度函数值,最后合并不相似度值最小的区域。实验结果表明:本文方法能较好地将最相似的区域进行合并,与传统的区域合并算法相比,降低了合并计算的复
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