| 基于局部最大熵的多目标图像分割方法 |
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| 引用本文： | 王广君,田金文,柳健.基于局部最大熵的多目标图像分割方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2000,28(12):4-5. |
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| 作者姓名： | 王广君 田金文 柳健 |
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| 作者单位： | 王广君（华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室）;田金文（华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室）;柳健（华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室）;吴国平（中国地质大学信息工程学院） |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(49874027)． |
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| 摘 要： | 提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子，运用区域增长技术实现多目标分割，用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明，用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．
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| 关 键 词： | 图像识别 多目标分割 局部熵 区域增长 |
| 文章编号： | 1000-8616(2000)12-0004-02 |
| 修稿时间： | 2000年2月25日 |
Multi-Object Pattern Segmentation Based on Maximum Local Entropy Method |
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| Abstract: | A method of region growth based on maximum value of local entropy is developed. Using the position of maximum value of local entropy as growing seed for segment object is put forward. The segmentation experiments have been performed by using local entropy value and gray level decision criterion for a real gravel image respectively. The results demonstrate that the maximum local entropy value decision criterion has a better performance than the gray level decision criterion for the segmentation. |
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| Keywords: | image recognition muiti object segmentation local entropy region growing |
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