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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)性能的不斷提高,圖像處理的應(yīng)用也越來越深入到各行各業(yè)。數(shù)字圖像處理中對于圖像成分復(fù)雜的圖像的處理尤為困難,且很多算法是只針對一類圖像,當(dāng)面對不同類別的圖像處理時需要提出不同的適應(yīng)于該類圖像的圖像處理算法。本文針對海豚圖像的背景海水成分復(fù)雜,與目標(biāo)海豚的近似度較高,在目標(biāo)分割以及身份識別的算法上作了深入的研究。
首先,分析海水圖像的特點和灰度圖像分割算法在海豚圖像分割中的效果,得出灰度圖像的分割算法在海豚圖像的分割中效
2、果不佳。因此提出在RGB色彩空間中使用基于聚類的閾值分割算法。自適應(yīng)的對聚類中心,聚類范圍進(jìn)行選取。經(jīng)過實驗,分割的效果良好,能夠有效的去除噪聲。
然后對目標(biāo)分割后的圖像進(jìn)行預(yù)處理,將海豚圖像中的干擾信息去除,并且對斑點進(jìn)行處理,突出斑點的特征分布。之后使用SIFT算法對處理后的圖像進(jìn)行特征提取,利用提取出的關(guān)鍵點與海豚年齡段分布的對應(yīng)關(guān)系,建立海豚生長模型,經(jīng)過實驗,使用海豚生長模型能夠有效地從海豚圖像中判斷出海豚所處的年齡
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