文献类型：期刊文章

作　　者：林剑[1,2] 鲍光淑[3] 肖志强[3] 林强[3]

机构地区：[1]湖南科技大学地球空间信息科学研究所 [2]中南大学信息物理工程学院,湖南长沙410083 [3]中南大学信息物理工程学院

出　　处：《软件学报》

年　　份：2004

卷　　号：15

期　　号：4

起止页码：624-632

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对分开-合并方法分割纹理图像存在的纹理特征不规则性的问题,提出了一种新的基于四分树的分开-扩张的区域分割方法.通过对各类别的不同测量区域的纹理样品进行监督分类,确定分割的初始区域和终止区域,并把样品分类的精度作为各测量区域的纹理特征的权值,根据是否满足一致性属性和区域的性质进行分开或扩张.该方法较好地处理了不同测量区域的纹理特征可信度不一致的问题,扩张的过程可提高分割的精度并避免小区域纹理特征的不稳定.实验结果表明,分开-扩张方法能有效地分割纹理图像,其分割精度优于分开合并方法.

关 键 词：分开-扩张算法  分开-合并算法  纹理分割 模糊纹理光谱  FasART神经网络  

分 类 号：TP391]