%0 Journal Article
%T Region growing image segmentation based on human visual model<br>基于人类视觉模型的区域生长图像分割
%A TanHongbo
%A HOU Zhiqiang
%A LIU Rong
%A <br>谭洪波
%A 侯志强
%A 刘荣
%J 中国图象图形学报
%D 2010
%I 
%X 在人类视觉阈值选择模型基础上，结合C均值聚类思想，提出一种基于人类视觉模型的区域生长图像分割算法。根据人类视觉模型选取初始种子，并自适应调整区域生长的相似性准则，既从全局考虑了种子的生长对误差平方和的影响，又从局部考虑了像素的邻域相似度信息，实现了类似于边缘的限制效果。实验表明，即使在复杂背景下，该方法依然能得到接近人眼视觉特性的分割效果，且具有较高的执行效率。
%K image segmentation
%K human visual model
%K region growing
%K C-means clustering<br>图像分割
%K 人眼视觉模型
%K 区域生长
%K C均值聚类
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=D90FE871385BE31D54265C960C430537&yid=140ECF96957D60B2&vid=23CCDDCD68FFCC2F&iid=9CF7A0430CBB2DFD&sid=B3079604173FE132&eid=37E1CFF130ACDBB2&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=11