模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (6): 880-884    DOI:
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基于最小最大概率分割准则的图像阈值分割方法
王骏1,2,王士同2,邓赵红2,祁云嵩1,3
1.南京理工大学 计算机科学与技术学院 南京 210094
2.江南大学 信息工程学院 无锡 214122
3.江苏科技大学 计算机科学与工程学院 镇江 212000
Image Thresholding Based on Minimax Probability Criterion
WANG Jun1,2,WANG Shi-Tong2,DENG Zhao-Hong2,QI Yun-Song1,3
1.School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094
2.School of Information Technology,Jiangnan University,Wuxi 214122
3.School of Computer Science and Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212000

全文: PDF (275 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

最小最大概率机是基于错分概率最小化的新型分类器。文中讨论一维空间两类别最小最大概率问题的求解。以此为基础,给出图像阈值分割最小最大概率分割点的定义,提出设计阈值分割准则函数的方法,同时提出基于最小最大概率准则的阈值分割算法,此算法保证图像阈值分割正确率的下界。实验表明,文中方法是有效的。

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关键词 图像阈值分割最小最大概率非参数法    
Abstract

The minimax probabilistic machine is a classifier based on minimizing the misclassification probability. The problem of 1-dimensional minimax probability machine is firstly discussed. Then a theory on minimax probabilistic image segmentation is presented. A method for developing criterion function for image thresholding is proposed. Meanwhile, the minimax probabilistic image thresholding algorithm is also proposed and it ensures the maximal lower bound for correctly classifying pixels. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm.

Key wordsImage Thresholding    Minimax Probability    Non-Parametric Method   
收稿日期: 2009-03-10     
ZTFLH: TP391  
基金资助:

国家863计划项目(No.2007AA1Z158)、国家自然科学基金项目(No.60704047,60903100)资助

作者简介: 王骏,男,1978年生,博士研究生,讲师,主要研究方向为智能系统与模式识别、数字图像处理.王士同,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模糊系统、模式识别、生物信息学、数字图像处理.E-mail:wxwangst@yahoo.com.cn.邓赵红,男,1981年生,博士,副教授,主要研究方向为生物信息学、图像分割、智能信息处理.祁云嵩,男,1967年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为生物信息学、图像分割、智能信息处理。
引用本文:   
王骏,王士同,邓赵红,祁云嵩. 基于最小最大概率分割准则的图像阈值分割方法[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(6): 880-884. WANG Jun,WANG Shi-Tong,DENG Zhao-Hong,QI Yun-Song. Image Thresholding Based on Minimax Probability Criterion. , 2010, 23(6): 880-884.
链接本文:  
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