新型的无监督纹理分割方法

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新型的无监督纹理分割方法

王敏琴, 韩国强, 涂泳秋

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2010 > 39(1): 11-15

王敏琴, 韩国强, 涂泳秋. 新型的无监督纹理分割方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

引用本文:

王敏琴, 韩国强, 涂泳秋. 新型的无监督纹理分割方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

WANG Min-qin, HAN Guo-qiang, TU Yong-qiu. New Unsupervised Texture Image Segmentation Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

Citation:

WANG Min-qin, HAN Guo-qiang, TU Yong-qiu. New Unsupervised Texture Image Segmentation Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

新型的无监督纹理分割方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

1.
华南理工大学计算机科学与工程学院广州 510642;
2.
肇庆学院计算机科学与软件学院广东肇庆 526061

基金项目:

国家自然科学基金(60573019);广东省自然科学基金(07300561)

作者简介:
王敏琴(1966-),女,博士,副教授,主要从事模式识别、图像分割与修复等方面的研究.

中图分类号: TP751.1

New Unsupervised Texture Image Segmentation Method

1.
School of Computer Science and Engineering,South China University of Technology Guangzhou 510642;
2.
School of Computer Science and Software Engineering,Zhaoqing University Zhaoqing Guangdong 526061

摘要: 提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。
- 特征提取 /
- 滤波器 /
- 脉冲耦合神经网络 /
- 纹理分割
Abstract: An algorithm based on Gabor filters is presented to extract image texture character.The extracted features are inputted into the PCNN to segment the image.This method can achieve good segmentation result and improve the algorithm's processing speed.The experiment results show that the proposed method process faster than the traditional method using Gabor filters,meanwhile,both of them have the similar segmentation accuracy.
- feature extraction /
- filters /
- pulse coupled neural network /
- texture segmentation

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[3]	董帅, 李文生, 张文强, 邹昆. 基于多视图循环神经网络的三维物体识别 . 电子科技大学学报, 2020, 49(2): 269-275. doi: 10.12178/1001-0548.2019017
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新型的无监督纹理分割方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

1. 华南理工大学计算机科学与工程学院广州 510642;

2. 肇庆学院计算机科学与软件学院广东肇庆 526061

基金项目:

国家自然科学基金(60573019);广东省自然科学基金(07300561)

作者简介:
王敏琴(1966-),女,博士,副教授,主要从事模式识别、图像分割与修复等方面的研究.

收稿日期: 2008-08-08
修回日期: 2009-01-10
刊出日期: 2010-02-15

中图分类号: TP751.1

关键词:

摘要: 提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。

English Abstract

王敏琴, 韩国强, 涂泳秋. 新型的无监督纹理分割方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

引用本文:

王敏琴, 韩国强, 涂泳秋. 新型的无监督纹理分割方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

WANG Min-qin, HAN Guo-qiang, TU Yong-qiu. New Unsupervised Texture Image Segmentation Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

Citation:

WANG Min-qin, HAN Guo-qiang, TU Yong-qiu. New Unsupervised Texture Image Segmentation Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003

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