文件名称:automatic_image_segement

  • 所属分类:
  • 图形图像处理(光照,映射..)
  • 资源属性:
  • 上传时间:
  • 2019-05-11
  • 文件大小:
  • 1kb
  • 下载次数:
  • 0次
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  • xiaoxi******
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本文以k-means算法为背景,引入信息熵相关知识,从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时,会发生一定的过拟合现象,导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则,令模型简化,有效地消除过拟合现象,使得最后得到的聚类数目与预期符合。,设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法,使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy related knowledge is introduced to realize full-automatic image segmentation. However, when the Gaussian mixture model is used to analyze the image data, there will be some over-fitting phenomenon, resulting in that we cannot get the expected number of clusters. In this paper, a reasonable merging criterion is designed to simplify the model and effectively eliminate the over-fitting phenomenon, so that the final clustering number is in line with the expectation. A reasonable criterion is designed to improve the automatic image segmentation method and make the segmentation result more optimized.)
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文件名大小更新时间
gray_segement.m 1389 2019-04-24
h_segement.m 1135 2019-04-24

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