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文檔簡介
1、彩色圖像包含了豐富的顏色信息,是對客觀存在的物體的一種相似性的生動模仿或描述。近年來,彩色圖像越來越廣泛地應用在了科學研究、軍事技術、工農業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學、氣象及天文學等領域中。顏色是描述圖像信息的重要元素,依據(jù)它,可以將我們所需要的目標從場景中區(qū)分和提取出來。本課題所研究的圖像分割是指將圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域區(qū)分開來,這些區(qū)域是互相不交叉的,每一個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。隨著計算機視覺技術的發(fā)展,彩色圖像分割方法的研究也成為一大
2、熱點。課題對彩色圖像的分割提出了一套完整的算法,包括對圖像顏色的量化、聚類和區(qū)域生長三個階段。在顏色量化時,論文提出了兩種方法:一種是基于調色板量化方案,另一種是最小色差合并原則量化方案,可以根據(jù)圖像的大小和算法效率的需求進行選擇。在顏色聚類時,對模糊C均值聚類方法進行了改進,使其在低照明度的情況下使用HSI空間中的歐式距離,以增進聚類的準確性,并采用優(yōu)化模糊聚類算法來自動選擇初始聚類中心及聚類數(shù)目。區(qū)域生長時,通過對聚類結果中像素空間
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