基于关联模型的图像分割
图像分割是一种既重要又关键的图像分析技术。在图像工程中，图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。因此，本文提出了一种基T图论的新的图像分割方法。首先，我们对图像进行粗分割，将预处理过的图像表示成图解模型；然后对图像中的某些节点进行标记，并用半监督的方法计算已标记的节点和未标记的节点间的关联度，从而建立一个关联矩阵；最后采用相对应的分割准则对图像进行分割。用该方法对Berkeler和MSRC图像库的分割结果表明，它可以有效的提高分割质量。
图论 分割 半监督学习 Berkeley图像库 MSRC图像库
朱松豪 刘佳伟 罗青青 胡荣林
南京邮电大学自动化学院,南京,210046;扬州苏安物联传感科技有限公司,扬州,225614 南京邮电大学自动化学院,南京,210046 扬州苏安物联传感科技有限公司,扬州,225614;淮阴工学院计算机工程学院,淮阴,223003
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2014-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）