基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20171009

	基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法
	刘仲民 2; 王阳 2; 李战明 2; 胡文瑾 1
刊名	吉林大学学报(工学版)
	2018-11-15
卷号	48 期号:2018年06期页码:1931-1937
关键词	信息处理技术图像分割简单线性迭代聚类区域邻接图最近邻接图区域合并
ISSN号	ISSN：1671-5497
DOI	10.13229/j.cnki.jdxbgxb20171009
英文摘要	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杂度,大幅度提高了区域合并的准确性。
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WOS研究方向	Computer Science
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6379139
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/1407]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.西北民族大学数学与计算机科学学院, 兰州, 甘肃 730030, 中国 2.兰州理工大学电气工程与信息工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	刘仲民,王阳,李战明,等. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版),2018,48(2018年06期):1931-1937.
APA	刘仲民,王阳,李战明,&胡文瑾.(2018).基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法.吉林大学学报(工学版),48(2018年06期),1931-1937.
MLA	刘仲民,et al."基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法".吉林大学学报(工学版) 48.2018年06期(2018):1931-1937.