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应用Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Krawtchouk矩,然后通过非线性变换将得到的矩值转换成纹理特征,对特征空间进行优化后,使用支持向量机进行纹理分割.和基于Zernike矩的纹理分割结果相比,本文的方法能得到更好的纹理分割结果. 相似文献
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一种改进的K means聚类彩色图像分割方法 总被引:1,自引:1,他引:0
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷. 相似文献
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基于图像特征的车牌字符分割方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据车牌图像具有不同颜色和车牌字符中字母和数字具有连通性的特点,提出将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合.用这种方法对一系列定位后的各种车牌图像进行二值化,然后利用投影法和数学形态学对二值化后的车牌进行准确的字符分割.实验结果表明:该方法二值化效果好,字符分割准确率较高. 相似文献
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提出了一种彩色图像的编码方案,这种方案基于把彩色图像分割为权值不同的位平面进行压缩「编码,采用这种方案编码不但可以提高压缩比,而且在网上传输彩色图像时可得到非常好的“逐渐浮现”的效果。 相似文献
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在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法. 相似文献
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《应用科学学报》2019,(2)
目前,大多数图像取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能被有效且充分地利用.针对此问题提出一种基于四元数主成分分析(quaternion principal component analysis, QPCA)的复制粘贴篡改检测方法.该方法充分利用了彩色图像的各个颜色通道及它们之间的相关性,能够有效提高篡改区域的识别度.运用基于图像块的检测方法,首先将图像分块后对所有块进行QPCA计算以提取特征,然后用字典排序获取相似块的移位向量,最后根据移位向量频数与阈值的比较确定篡改区域.实验结果表明,所提方法的误检漏检率低于现有方法,检测准确率有较大提高. 相似文献
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传统影像分割方法只能对影像进行单一粒度空间的分割,分割结果的准确性限于单一粒度空间,该文运用商空间理论提出一种遥感影像多粒度合成分割方法. 首先探讨多粒度影像分割的商空间模型,用影像数据场表达像元空间关系,用分形维数特征增强人工地物和自然场景的区分能力. 对灰度特征、影像数据场、分形维数分别进行分水岭分割和迭代自组织数据分析(ISODATA)聚类,获得多粒度分割结果. 最后基于粒度合成原理给出一个具体的多粒度影像分割的商空间合成算法. 实验表明该方法能充分利用各个粒度空间分割结果的优点,纠正了单一粒度空间的分割错误,分割结果更准确. 相似文献
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针对传统基于图论的图象分割方法对噪声敏感以及计算复杂度大的问题,对传统算法进行了相应的改进,综合考虑像素的灰度信息和空间位置信息,计算权函数表达式时充分考虑到节点之间及节点与区域间的空间近邻关系.对比实验表明,该算法能够有效地从背景中把目标物体分割出来,并且当目标物和背景相近时,相比其他两种算法能够去除更多背景;该算法分割结果更接近于人眼视觉特征. 相似文献
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针对JPEG压缩图像,根据感知相似性,提出一种基于颜色聚类带相关反馈的快速压缩域索引和检索方法.该方法直接在YCbCr空间上进行,可提高图像特征提取的速度、节省存储空间.实验结果证明了本方法的有效性. 相似文献
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社交媒体和云平台为图像的传播和存储带来了便利,但同时也引起了人们对于图像隐私的担忧。因此,需要采取一定的措施去保护图像的隐私,以防止隐私被窃取和非法使用。基于上述目标,本文提出了基于循环对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的图像隐私保护。为了在图像隐私保护中兼顾可用性,该方法先用图像分割和CycleGAN组合,选择出不同的分割系数来辅助生成不同程度的隐私保护图像。然后利用可逆信息隐藏对生成的隐私保护图像进行信息的嵌入,从而阻止非法使用者在图像重构中提取隐私信息,进而保证了整个过程图像隐私保护和可用性的平衡。本文用PIPA数据集对该方法进行训练和测试,采用峰值信噪比和结构相似性指数作为客观指标对隐私保护的图像进行评估。实验结果表明,本方案在图像隐私保护和可用性两方面都优于其他对比方案。 相似文献
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面向噪声图像分割问题提出了一种基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)训练的形状先验提取方法. 首先对无噪声形状进行训练,得到一组标准正交投影方向并张成2DPCA空间. 将噪声图像投影到该空间,并在张成的空间中应用最小二乘法找到跟该投影点距离最近的点. 该点的原象未必是原来的训练形状,而可能是它们的线性组合. 最后在原来的空间中找到该原象,重构出先验形状.实验结果表明利用所得形状先验对含噪声以及含遮挡和缺失内容的图像分割具有明显效果. 相似文献
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提出一种将高维的高光谱图像非线性优化到三维彩色空间的可视化方法. 以距离保持特性作为主要设计标准,同时保证生成的图像具有尽可能大的类间可分性,使生成图像的各像元间的距离差与高光谱数据各光谱间距离差高度相关. 该方法由以下四部分组成:1)将高光谱图像中各端元光谱降维到二维空间作为色品坐标;2)由第3维亮度值的优化使相关性达到最优,进而确定各端元的颜色标签;3)根据像素所含各类别的丰度值进行颜色的线性混合;4)利用局部优化方法对彩色图像进行优化校正,最终实现整幅图像的彩色可视化. 实验表明,该方法合理可行,生成的图像具有较好的视觉效果,并能获得较好的距离保持特性及可分性,适用于高光谱数据的可视化显示. 相似文献