计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2007年
2期
463-465
,共3页
支持向量机%区域生长%图像分割%虚拟人
支持嚮量機%區域生長%圖像分割%虛擬人
지지향량궤%구역생장%도상분할%허의인
作为一种全局门限处理方法,支持向量机图像分割方法不能完成对图像进行精细分割,其分割结果需要其他分割方法进一步处理.提出一种结合支持向量机和区域生长的交互式分割方法,不仅可有效剔除与感兴趣区域特征类似的非目标区域,而且把为SVM选择训练样本和为区域生长选择种子点两个步骤合二为一,从而提高了图像分割质量和交互式分割方法的自动分割能力.
作為一種全跼門限處理方法,支持嚮量機圖像分割方法不能完成對圖像進行精細分割,其分割結果需要其他分割方法進一步處理.提齣一種結閤支持嚮量機和區域生長的交互式分割方法,不僅可有效剔除與感興趣區域特徵類似的非目標區域,而且把為SVM選擇訓練樣本和為區域生長選擇種子點兩箇步驟閤二為一,從而提高瞭圖像分割質量和交互式分割方法的自動分割能力.
작위일충전국문한처리방법,지지향량궤도상분할방법불능완성대도상진행정세분할,기분할결과수요기타분할방법진일보처리.제출일충결합지지향량궤화구역생장적교호식분할방법,불부가유효척제여감흥취구역특정유사적비목표구역,이차파위SVM선택훈련양본화위구역생장선택충자점량개보취합이위일,종이제고료도상분할질량화교호식분할방법적자동분할능력.
