基于熵的快速扫描法的FNEA初始对象的生成方法

提出一种基于熵的快速扫描法为后续使用FNEA分割方法生成初始影像对象,相较于以光谱异质性和形状异质性为异质性测度准则的传统FNEA方法,所提方法核心是采用熵作为影像对象合并的异质性测度准则.在算法设计中采用二维数组及临时区域对象数组存放数据,加快执行速度.实验证明,该方法在参数设置合适的情况下基本不影响分割效果,而且较大程度上提高了生成初始影像对象的效率,从而使FNEA分割方法更具实用价值....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	厦门理工学院学报 2016, Vol.24 (1), p.70-74
1. Verfasser:	邓富亮张小燕祝辰荣兰辉英娄洲城郭枝虾
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	分形网络演化法图像分割快速扫描法熵
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	提出一种基于熵的快速扫描法为后续使用FNEA分割方法生成初始影像对象,相较于以光谱异质性和形状异质性为异质性测度准则的传统FNEA方法,所提方法核心是采用熵作为影像对象合并的异质性测度准则.在算法设计中采用二维数组及临时区域对象数组存放数据,加快执行速度.实验证明,该方法在参数设置合适的情况下基本不影响分割效果,而且较大程度上提高了生成初始影像对象的效率,从而使FNEA分割方法更具实用价值.
ISSN:	1673-4432