【摘 要】
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提出一种基于GMM和轮廓模型的图像协同分割方法。通过检测待分割图像的显著性水平去除待分割图像集中的干扰图像,将剩下的图像组合成图像对进行协同分割。采用混合高斯模型建
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉科技大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家创新训练基金项目(201410488017);国家自然科学基金项目(41571396);省级大学生创新创业训练计划基金项目(201410488038);校级大学生科技创新基金项目(14ZRA079、14ZRC093)
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提出一种基于GMM和轮廓模型的图像协同分割方法。通过检测待分割图像的显著性水平去除待分割图像集中的干扰图像,将剩下的图像组合成图像对进行协同分割。采用混合高斯模型建立图像区域相似性的度量,通过水平集控制分割轮廓的演化,得到所有图像中的目标区域。实验结果表明,该算法可以去除干扰图像,在处理有较大光照差异的图像时,能够保持较好的图像分割鲁棒性。
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