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改进型快速ICA算法与数学形态学结合的图像分割方法
  • ISSN号：1000-7180
  • 期刊名称：微电子学与计算机
  • 时间：2015.2.5
  • 页码：80-83
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]湖南师范大学物理与信息科学学院, [2]湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(11174077);湖南省自然科学基金项目(11JJ3079);湖南省教育厅基金项目(12C0237)
  • 相关项目：高强度聚焦超声治疗剂量控制方法研究
作者： 丁亚军|钱盛友|李勇|邹孝|
关键词： 独立分量分析, FASTICA算法, 数学形态学, 图像分割
中文摘要：

介绍了一种改进型快速独立分量分析(FastICA)算法与形态学相结合的图像分割方法.该方法把图像的特征分量看作是边缘图像分量与其它背景图像分量的结合,把快速ICA对图像分量的提取,变为对边缘图像分量的提取,得到边缘图像的独立分量,再通过数学形态学的方法对边缘图像进行增强处理,从而实现图像的分割.实验结果表明:与传统的图像分割方法相比,该方法具有良好的图像分割性能,可以清楚地观察到图像轮廓,图像边缘的连通性较好且保留了原图像的很多细节,分割效果较好.

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期刊论文 24
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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编：李新龙
  • 地址：西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编：710065
  • 邮箱：mc771@163.com
  • 电话：029-82262687
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7180
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,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:17909