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传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.
一种改进的分水岭分割算法
【摘 要】
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传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【出 处】
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安徽大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年03期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2007B069);安徽大学“211工程”学术创新团队基金资助项目(KJTD007A)
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