摘要: 基于HastieT.和TibshiraniR.等提出的“Gapstatistic”的思想,通过分析样本灰度数据分布的差别,提出了函数特征、间隙、总间隙及全间隙等概念,建立了图像分割的Gap统计模型,并给出了较为详细的算法。分析了图像分割Gap统计模型中正则部分和奇异部分的特点,导出了区域特征自相似函数的分割结果与模型调节参数的关系。比较了用于图像分割的Gap统计模型与Mumford-Shah模型,结果表明图像分割Gap统计模型的复杂度明显低于Mumford-Shah模型。
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