对光照变化具有较好鲁棒性的彩色图像混合分割方法研究
针对光照变化对机器视觉带来的不利影响，研究了一种新的具有较好鲁棒性的彩色图像混合分割方法.该方法首先用基于自动种子的区域生长法将图像划分为内部相似的一些区域，再用MST方法在这些区域之间进行分割，通过加权熵目标函数确定的最优阈值产生最终的分割图像.该混合分割方法充分综合了图论聚类全局信息利用和区域生长法局部信息搜索快的优点，弱化了光照条件变化给彩色图像分割带来的阴影、色彩感知不同等不利影响，同时保证了分割算法的实时性，提高了算法的鲁棒性，实验结果证明了该算法的有效性.
混合分割方法 区域生长 图论 最大加权熵
张学习 杨宜民
广东工业大学自动化学院,广东 广州 510090
国内会议
广州·香港
中文
480-486
2010-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）