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基于纹理的图像分割方法

2013-06-28 01:04

全部作者： 蔡振江 王渝 第1作者单位： 河北农业大学机电工程学院 摘要： 采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，利用各层小波系数中能量为特征相向量，采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割，并对分割方法进行了改进，提出先对图像进行粗分割，再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度和精度。 关键词： 平稳小波；纹理；分割；模糊聚类 (浏览全文) 发表日期： 2006年11月28日 同行评议：

在前人基于小波变换的图像分割的基础上，进行了1下小的改进（主要是分割迭代速度的提高），结合模糊聚类方法FCM来进行图像分割。的理论创新不是明显，改进后的方法没有在分割质量上与前人方法进行对比，仅仅是时间上做了1些对比。因此，本文工作的科学意义不是很突出。建议作者进行如下方面的改进: （1）、纹理分割的方法很多，基于小波变换来进行分割的也不少，建议作者对前人的工作总结分析方面要充分些； （2）、工作在分割效果（精度）上要与前人工作做1些实验对比；否则，如何看出本文方法的分割精度比前人方法明显提高？ （3）、实验数据能否更充分些？(因为图3所示的图片可能用许多传统方法也能得到不错的分割效果）。表1要做1点简单说明。 （4）、为什么要采用FCM来进行聚类？聚类方法很多，例如用最基本的K-Means是否就可以取得不错的结果？ （5）、英文摘要需要改写，个别词汇用法及语句表达不是很流畅。　

综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。