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發(fā)視頻如何使用One-class SVM進(jìn)行噪聲圖像分割方法的詳細(xì)資料說(shuō)明
2019-04-11 |
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資料介紹
為解決現(xiàn)有無(wú)監(jiān)督圖像分割模型對(duì)強(qiáng)噪聲環(huán)境魯棒性差、無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜混合噪聲的問(wèn)題，提出了一種基于One-classSVM方法的改進(jìn)后的噪聲魯棒圖像分割模型。首先，基于One-classSVM構(gòu)建一-種數(shù)據(jù)離群程度檢測(cè)機(jī)制;然后，將離群程度值引入能量泛函，令分割模型可以在多種噪聲強(qiáng)度下獲得較為準(zhǔn)確的圖像信息，同時(shí)避免現(xiàn)有方法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下，降權(quán)機(jī)制失效的問(wèn)題;最后，通過(guò)最小化能量函數(shù)，驅(qū)動(dòng)分割輪廓向目標(biāo)邊緣演化。在噪聲圖像分割實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)選取不同類(lèi)型和強(qiáng)度的噪聲時(shí)，該模型均能得到較為理想的分割結(jié)果。在F-score評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)下，該模型比基于局部相關(guān)熵的K-means（LCK）模型高0.2~0.3，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下具有更高的穩(wěn)定性，且在分割收斂時(shí)間上僅略大于LCK模型0.1s左右。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型在未顯著增加分割耗時(shí)的前提下，對(duì)于概率、極值及混合噪聲均有著更強(qiáng)的魯棒性，并且可以分割帶有噪聲的自然圖像。
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