计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
21期
205-209
,共5页
背景学习%有监督%分割%分水岭算法
揹景學習%有鑑督%分割%分水嶺算法
배경학습%유감독%분할%분수령산법
传统的分水岭分割算法属于无监督的图像分割算法,分割获得的子区域往往不具备现实的语义信息.在分水岭分割的基础上,利用子区域像素值的高斯统计性质,提出了一种有监督的图像背景学习方法.该算法能够通过对少量人工标注的图像样本的学习,获得刻画背景子区域规律的统计模型.在此基础上对新图片中隶属于背景的子区域进行判断和合并,从而达到区分目标与背景的目的.实验验证了算法的有效性.
傳統的分水嶺分割算法屬于無鑑督的圖像分割算法,分割穫得的子區域往往不具備現實的語義信息.在分水嶺分割的基礎上,利用子區域像素值的高斯統計性質,提齣瞭一種有鑑督的圖像揹景學習方法.該算法能夠通過對少量人工標註的圖像樣本的學習,穫得刻畫揹景子區域規律的統計模型.在此基礎上對新圖片中隸屬于揹景的子區域進行判斷和閤併,從而達到區分目標與揹景的目的.實驗驗證瞭算法的有效性.
전통적분수령분할산법속우무감독적도상분할산법,분할획득적자구역왕왕불구비현실적어의신식.재분수령분할적기출상,이용자구역상소치적고사통계성질,제출료일충유감독적도상배경학습방법.해산법능구통과대소량인공표주적도상양본적학습,획득각화배경자구역규률적통계모형.재차기출상대신도편중대속우배경적자구역진행판단화합병,종이체도구분목표여배경적목적.실험험증료산법적유효성.
