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张引,潘云鹤.基于模拟退火的最大似然聚类图像分割算法.软件学报,2001,12(2):212-218
基于模拟退火的最大似然聚类图像分割算法
Simulated Annealing based Maximum Likelihood Clustering Algorithm for Image Segmentation
投稿时间:1999-07-29  修订日期:1999-10-28
DOI:
中文关键词:  模拟退火  最大似然聚类  图像分割
英文关键词:simulated annealing  maximum likelihood clustering  image segmentation
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69803009)
作者单位
张引 浙江大学 CAD&CG国家重点实验室浙江 杭州 310027 浙江大学 人工智能研究所浙江 杭州 310027 
潘云鹤 浙江大学 CAD&CG国家重点实验室浙江 杭州 310027 浙江大学 人工智能研究所浙江 杭州 310027 
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中文摘要:
      图像分割可视为两类模式分类问题.将最大似然聚类方法应用于图像分割,并采用模拟退火技术求解最大似然聚类,解决了用迭代方法求解最大似然聚类只能得到局部最优解的问题.获得的图像分割效果优于迭代方法和著名的Otsu方法,且分类误差小于迭代方法.
英文摘要:
      Image segmentation can be regarded as the problem of two-class pattern classification. How to apply the maximum likelihood clustering algorithm to image segmentation is discussed in this paper. Simulated annealing technology is used to solve the problem of maximum likelihood clustering, which avoids the local optimal solution of iterative method. It shows better image segmentation effect than the famous Otsu algorithm and iterative method with less classification error than iterative method.
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