位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于多项式一致逼近的多阈值图像分割算法
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安交通大学计算机教学实验中心,陕西西安710049, [2]西安交通大学计算机系,陕西西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.91330117); 国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.2012AA01A306)
中文摘要:

针对传统多阈值图像分割算法的计算复杂性,以及由图像直方图中毛刺的干扰带来的算法不稳定等缺点,提出一种基于伯恩斯坦多项式一致逼近的多阈值图像分割算法。首先根据逼近论中的威尔斯托拉斯定理构造图像直方图曲线的伯恩斯坦多项式,然后将图像直方图的峰谷值计算问题化简为伯恩斯坦多项式的极值问题,该极值问题可由伯恩斯坦多项式函数的一次、二次微分导出,最后依据这些极值和极性应用分类算法自动标注图像直方图的实际峰谷值,由此完成基于多阈值的图像分割。实验结果表明所提算法不受直方图中毛刺的干扰,算法整体稳定,冗余计算少,时间复杂度小,用时少,效率高,逼近性能和分割效果更好。

英文摘要:

Aiming at those shortcomings of previous multi-threshold image segmentation algorithm such as large complexity and instability caused by the image histogram glitch interference, a new multi-threshold image segmentation algo-rithm was proposed using Bernstein polynomial to uniformly approximate histogram curve. First, according to the approximation theory of Weierstrass to construct Bernstein polynomial for the histogram curve, then more difficult peak value calculating of the histogram was reduced to the Bernstein polynomial extremal generating, that was exported easily by the first and second derivative of Bernstein polynomial function, and finally obtain the actual peak value of the image histogram by picking up these extremes and polar values and filtering through classification algorithm, and finish multi-threshold image segmentation. Experimental results show that the algorithm is insensitive for histogram glitch interference, the overall is stable, the redundant computation and time complexity are smaller, with less time and high efficiency, the approximate performance and segmentation effect are better.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019