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图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类;应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割,实验结果表明:经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开,并取得了较好的图像分割效果,拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。 相似文献
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基于K-均值算法的植物彩色图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类;应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割,实验结果表明:经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开,并取得了较好的图像分割效果,拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。 相似文献
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一种室内彩色图像的分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术,直接使用彩色图像作分割,效果并不理想。可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点,简化反射模型,使用规一化彩色,然后再作区域增长,这样分割的效果令人满意,实验结果表明了这一点。 相似文献
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彩色图像分割技术综述 总被引:1,自引:0,他引:1
李永军 《科技情报开发与经济》2008,18(10):122-125
介绍了彩色图像分割的定义,分析了彩色空间的分类及各类的特点,详细综述了彩色图像的分割技术。 相似文献
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基于分水岭变换的彩色图像分割 总被引:13,自引:0,他引:13
为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果 相似文献
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在图像特征提取、识别以及基于特征的图像压缩等领域内,作为关键技术的图像分割方法具有重要的地位。文中针对静态彩色图像,利用形态学分水岭算法对图像进行初始分割,并以结合了边缘和区域信息的合并法则进行图像融合,达到与人视觉系统比较符合的分割结果。 相似文献
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基于模糊逻辑的彩色图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
模糊图像分割主要是针对灰度图像,文中提出了基于模糊逻辑的彩色图像分割算法,并同时包含了色调的平均处理。定义了模糊规则、隶属度函数。和概率C均值、模糊C均值等其它算法的定性和定量对比实验,验证了本方案对RGB和HSV模型彩色图像的分割效果更好。 相似文献
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【目的】从野外采集的紫色土机器视觉彩色图像往往具有复杂背景,需要研究从中分割提取紫色土区域图像,为紫色土视觉图像识别打下基础。【方法】首先,引入闵可夫斯基距离重新定义 SLIC 算法的颜色空间距离,实现 SLIC 算法改进,利用改进 SLIC算法实现对紫色土彩色图像的超像素初分割;然后,重构基于a 分量的度量anew拉伸紫色土与背景差异,利用重构anew定义超像素之间的相似度,并根据类间方差最大准则建立优化模型,优化超像素之间相似度的合并阈值,根据阈值从初分割图像中心超像素开始由内而外合并紫色土超像素;最后,提出填充算法来填充紫色土区域内部空洞,获得最终分割提取的紫色土区域图像。【结果】仿真实验图像结果显示:提出的算法从具有复杂背景的野外采集的紫色土机器视觉彩色图像中,分割提取紫色土区域图像是有效的;对有不同阴影覆盖的视觉图像样本的分割提取也具有有效性;仿真实验定量分析的数据结果显示:提出的算法相对于用来对比的阈值分割算法、聚类分割算法、已有的改进 SLIC算法在杰卡德系数评价指标上有一定程度的提高。【结论】提出的算法对从紫色土机器视觉彩色图像中完整分割提取紫色土区域图像,能实现自适应分割,算法是有效的。 相似文献
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介绍了一种融合边缘检测和区域生长的彩色图像分割方法。算法首先对图像进行边缘检测,然后计算像素之间在HSI彩色空间的颜色相似度,利用像素间相似度并结合边缘信息确定区域生长的种子,再基于颜色和空间信息对各个种子进行区域生长,最后进行区域合并。该算法能够实现种子的自动选取,这在传统方法中是很难实现的,此外,还能有效防止过分割。实验结果表明该算法有效。 相似文献
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粒的数量和分类错误率是粒计算互相冲突的两个目标,同时最小化这两个目标是不可能的.针对此,构造了多目标优化问题,分别建立分类超盒粒数量和训练错误率两个目标,通过多目标演化算法对该多目标优化问题进行求解,从而产生一系列分类超盒粒集.随机产生初始种群,多目标演化算法通过利用演化操作和反复迭代的方法,得到供用户选取不同性能的解集. 相似文献
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基于颜色相似系数的彩色图像分割方法 总被引:7,自引:0,他引:7
基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的· 相似文献
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针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。 相似文献
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利用粒计算对机器学习中的ID3算法给予重新思考与实现,采取人类问题求解的结构化思维方式,对数据进行粒化表示,使得机器问题求解的思路更易于让人接受,且运算模式更适于计算机上的实现. 相似文献
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一个用于彩色肺癌细胞图像的分割算法 总被引:1,自引:1,他引:1
彩色图像的分割是图像处理中的一个难题。该文对HE(Hematoxylin and Eosin)染色的彩色肺癌细胞图像的分割问题进行了研究。在大量实验的基础上,提出了如何利用有效的彩色特征进行分割的算法。该算法首先利用有关的彩色特征将细胞从背景中准确地分割出来;在此基础上,再将细胞分离为细胞核及细胞浆2部分,以便进一步的分析处理。该算法简单准确,完全可以满足实用需要。 相似文献
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胸环靶图的识别是自动报靶系统的重要研究内容之一。在分析胸环靶颜色特征的基础上,提出了一种基于颜色特征的胸环靶分割方法。首先从RGB颜色模型颜色空间分析了靶环绿色恒量的存在性;并基于绿色恒量特征初提取胸环靶图像。然后在HSI颜色空间中基于色调和饱和度分量进一步提取靶环图像。最后对二值化后的图像作投影变换,确定胸环靶在图中的位置。该算法其他的胸环靶分割算法,避免了阈值选择不当的问题;并且能够有效克服光线、背景变化和天气条件的影响,具有很好的鲁棒性和自适应性,定位精度高。 相似文献
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为了提高图像显著性检测的准确性,从数学模型上探索显著性的多特征空间.利用多尺度特征提取算法获得低层视觉特征,对特征矩阵用低秩矩阵恢复理论提取显著图,并在自底向上模型基础上融合了高层视觉特征,由高层视觉特征构成一幅权重的显著图.提高了显著度和显著目标的检测性能.通过自适应阈值算法对视觉显著目标进行分割.实验结果表明,该模型比传统的模型提取的显著目标更完整、更准确. 相似文献
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基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的结合了颜色特征与区域生长的彩色图像分割算法B-JSEG.该算法是在彩色图像分割的JSEG算法和边缘检测中的方向算子的基础上实现的.根据已有算法的缺陷,利用新的参数描述纹理颜色信息,并通过区域增长和合并来获得最后的分割结果.由于在JSEG算法中加入了方向算子,同时考虑了区域的相似性和边界的非连续性,减少了过分割.大量图像的实验结果表明,所提出的算法具有很好的鲁棒性,比JSEG算法更符合人类的视觉感知. 相似文献
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在粒计算理论的指导下,首先对超市客户数据库中的信息进行预处理,并根据处理后的信息对客户信息进行细分,从而有针对性地服务不同层面的群体.其次针对不同层次的客户的消费行为特征进行聚类,在此基础上对超市会员的行为模式进行分析,进而采用适宜的营销策略. 相似文献