排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
2.
基于K-均值聚类算法的图像区域分割方法 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种自动确定聚类数目的K-均值聚类算法,并基于这种算法介绍了一种彩色图像区域分割方法。这种方法首先选择合适的彩色空间,抽取图像的像素点颜色、纹理及位置等特征,形成特征向量空间;然后,在此特征空间中,运用提出的方法进行聚类和图像区域分割;最后,抽取图像区域的特征。对提出的方法进行了详细的介绍,给出实验结果分析,并与相类似的方法进行了比较实验。实验结果表明,提出的图像区域分割方法具有分割速度快、效果好等特点,适合于基于图像区域检索系统,具有较强的实用价值。 相似文献
3.
提出两种确定ROI的方法充分利用分割区域的用户可见性、区域及其权重用户的可指定性,使图像的检索系统融合人的感知能力,符合人们的检索习惯.提出的图像相似度计算方法先分别按照区域的综合特征、直方图特征值及区域的形状特征进行相似度的计算,然后将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度.感兴趣区域与目标图像的相似度为各区域最大相似度的平均值.实验表明了提出方法的有效性. 相似文献
4.
感兴趣区域的确定及相似度计算方法 总被引:1,自引:1,他引:0
对ROIBIR系统中ROI的确定及区域相似度计算进行了研究.首先介绍了两种确定ROI的方法,它们充分利用分割区域的用户可见性、区域及其权重用户的可指定性来实现用户的可选性.使图像的检索系统融合人的感知能力,符合人们的检索习惯.然后介绍了一种基于区域的图像相似度计算方法,这种方法先分别按照区域的综合特征、直方图特征值及区域的形状特征进行相似度计算,再将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,各区域最大相似度的平均值作为感兴趣区域与目标图像的相似度.并用实验证明了提,出方法的有效性. 相似文献
1