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摘 要:本发明公开的基于显著性的适应阈值自然目标图像分割抽取算法,包括以下步骤:步骤1、对自然目标图像进行聚类分割和显著信息提取,得到均值显著图像;步骤2、根据均值显著图像对自然目标图像进行自适应阈值分割,得到未处理的分割结果二值图像,对未处理的分割结果二值图像进行区域填充,得到完整的目标二值化图像。本算法在通过统计颜色分布信息有效计算其峰值个数作为K‑means聚类的聚类中心数K,消除了人工因素对分割过程的影响。同时,与Mean Shift算法进行分割相比,K‑means算法聚类结果较好。因此,本发明的算法在分割结果的准确性好。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610665532.6 | 专利名称: | 基于显著性的自适应阈值自然目标图像分割抽取算法 |
申请日: | 2016-08-12 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/13搜分类 计算机软件搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |