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图像分割:Mean shift&Ncuts

图像分割:Mean shift&Ncuts

有只羊
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本章介绍图像分割中的Mean Shift 算法和Ncuts,通过示例说明了Mean Shift是根据一组数据样本,找到能够反映数据在高维特征空间分布的概率密度函数(PDF)的模型集合,并介绍了非参数化的概率密度估计、参数化的概率密度估计、核函数密度估计(Kernel Density Estimation)几种方法,还介绍了其在据类和图像分割中的应用;举例说明Ncuts:Normalized Cuts,基于图的图像分割及其数学模型的建立和求解。
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