改进的分水岭图像分割算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Image segmentation algorithm based on the improved watershed algorithm
针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象，提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合，依据香农熵构建一个目标函数，确定区域生长参数；利用灰度均值计算区域间的差异度，将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中；利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优，实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高，并有效地解决了分水岭算法的过分割问题，分割结果更加符合人的直观视觉特性，是一种…查看全部>>
An improved watershed image segmentation algorithm based on particle swarm and region growing was proposed to solve the problems of noisesensitivity and over-segmentation. The improved algorithm, combining region growing with the classical watershed algorithm, was established by constructing an objective function based on Shannon entropy to determine the parameter of the region growing. The regional disparity degree was calculated by the gray mean, and the s…查看全部>>
孙惠杰;邓廷权;李艳超
哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨150001 哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院，黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨师范大学黑龙江省智能教育与信息工程重点实验室，黑龙江 哈尔滨150001
信息技术与安全科学
图像分割数学形态学分水岭算法区域生长粒子群算法过分割香农熵
image segmentationmathematical morphologywatershed algorithmregion growingparticle swarm optimizationover-segmentationShannon entropy
《哈尔滨工程大学学报》 2014 (7)
857-864,8
国家自然科学基金资助项目（41071262，41101243）；哈尔滨师范大学预研基金资助项目（11XY-03）．
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