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《2005年全国理论计算机科学学术年会论文集》2005年
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基于相异增量的聚类算法在彩色图像分割中的应用

刘明政  殷建平  张国敏  祝恩  
【摘要】:正 图像分割是图像处理和模式分析的关键步骤,高质量的图像分割算法为定位、识别、检索等后续步骤的有效实现从基础上提供了保证。当前分割算法主要集中于基于先验知识和人工监督的半自动分割,由于无监督方法具有更高智能化,也一直是一个研究的热点问题,聚类算法是其中比较成熟的一种。聚类算法主要分为两类,分层算法和分块算法。分块模型假设属于同一聚类的模式在某些方面可以有简单的紧凑的描述,将模式重组为小数量的类。k

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
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2 王武飞;基于进化计算的SAR图像分割[D];西安电子科技大学;2009年
3 赵文莉;基于分割的非真实感绘制技术研究[D];山东师范大学;2011年
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7 王威;基于集成学习技术的医学图像分割的研究与实现[D];江西理工大学;2011年
8 金磊;铜币表面变色和腐蚀的图像处理技术研究[D];沈阳理工大学;2011年
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2 可乐小生;图像处理技高一筹[N];中国电脑教育报;2002年
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5 程光权;基于方向小波图像处理与几何特征保持质量评价研究[D];国防科学技术大学;2010年
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8 潘鸿飞;形状特征描述及聚类算法研究[D];安徽大学;2011年
9 龙永红;印刷质量检测的彩色图像分割方法研究[D];中南大学;2009年
10 李强;动点聚类算法及其量子化研究[D];浙江大学;2009年
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3 王磊;自适应亲和传播聚类算法的研究与应用[D];陕西师范大学;2011年
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