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一种移动机器人视觉图像特征提取及分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种基于HSI(Hue-Saturation-Intensity) 颜色分量的颜色特征提取方法．该方法结合HSI 颜色
分量反映物体本质颜色的特点和直方图多阈值分类对图像内容的自适应优点,采用直方图多阈值分类方法量
化各HSI 颜色分量,组合量化后的颜色分量提取图像颜色特征．对该方法提取的视觉图像颜色特征进行聚类,
并对视觉图像进行分割;分割结果验证了本文所提颜色特征提取方法的有效性和可行性．针对颜色分量直方
图数据局部极大值引起的颜色分量过分类问题,提出一种通过修改极大值对之间的数据来去除颜色分量直方
图局部极大值的方法．该方法定量分析颜色分量直方图数据的分布特点,从而确定并修改颜色分量直方图数
据中的局部极大值．实验结果验证了该方法能够有效去除直方图数据局部极大值． 相似文献
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针对水下图像增强问题,提出了一种基于最小交叉熵的模糊增强方法,该方法定义了一种新的S形隶属度函数,可以减少图像在增强之后灰度信息的丢失;结合最小交叉熵准则自适应确定增强阈值,达到了快速有效的增强效果.针对水下图像光照不均匀问题,提出了基于结合色调的灰度动态线性变换不变矩图像分割算法,结合色调的灰度动态线性变换,抑制受光照不均影响的背景,降低了光照不均对图像分割结果的影响.在图像增强和分割基础上,提取目标的灰度一梯度共轭不变矩特征,以像素梯度特征弥补灰度特征空间信息不足,目标识别率达到94.4%,比灰度不变矩识别提高了6.4%. 相似文献
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