圖像修復技術在贛南紅色文物保護中的應用與研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復是機器視覺中的研究熱點，如今越來越多的研究者加入到圖像修復的研究行列中，促使圖像修復技術得到了快速的發(fā)展。然而，由于圖像破損情況的復雜性，時至今日還沒有一種修復算法能夠適應于所有情況的修復。
　　要完成圖像的自適應修復，前提是能夠對圖像的破損區(qū)域自動分割提取，目前大多數(shù)的破損區(qū)域的確定還是靠人工來完成。文章用贛南地區(qū)紅色文物作為圖像處理的研究模體，在其基礎上展開了對圖像破損區(qū)域自動提取和修復的研究。具體內(nèi)容如下：

2、>　　(1)聚類分析中的K-均值（K-Means Clustering）聚類是非常經(jīng)典的無監(jiān)督聚類算法。它原理較為簡單并且能夠快速收斂，而缺點也很明顯：算法結果嚴重依賴初始中心的選擇，并且全局尋優(yōu)能力不足?；依莾?yōu)化算法是最近幾年提出的一種元啟發(fā)式算法，擁有良好的勘探與開發(fā)能力，文章提出一種結合灰狼優(yōu)化和 K-均值的混合聚類算法。實驗證明，該混合算法以尋求一組最佳聚類中心為目標，在較快的收斂速度下能得到良好的全局搜索能力，提高了原始算法的