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| 稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法 | |
| 作者单位： | ;1.聊城大学物理科学与信息工程学院 |
| 摘 要： | 现有舰船图像自动分割算法存在着分割准确率低的问题,故提出稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法研究。为了降低图像分割计算难度,通过图像插值、坐标转换、互信息计算配准获取的舰船图像,以此为基础,提取配准图像的灰度与梯度特征,并转换为列向量构成训练样本集,构建判别性字典学习模型,通过模型求解获取舰船图像稀疏表示,判断像素点所在区域,实现了舰船图像的自动分割。仿真实验结果显示:在自变量图像数量与图像块尺度背景下,与现有算法相比较,提出算法舰船图像分割准确率较高,充分表明提出算法图像分割效果更好。 |
| 关 键 词： | 稀疏表示 判别性字典学习 图像 分割 |
Automatic segmentation algorithm of ship image based on sparse representation and discriminative dictionary learning |
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| Keywords: | |
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