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边缘检测是数字图像处理中的基本预处理方法之一,由于利用检测出来的图像边缘可以对图像做进一步的处理,因此它是图像处理中的基础算法。大家知道,边缘检测问题,其本质上是颜色差分的计算问题。尽管边缘检测在灰度图像处理当中得到了深入的研究,但对于彩色图像仍然是一个难题。为了能够较好地对彩色图像进行边缘检测,结合人类视觉系统(human vision system,HVS)的特点,通过分离颜色的亮度信息和色度信息,并通过压制次要信息来强调其中的重要信息,提出了一种新的彩色图像边缘检测算法。该算法先分别计算两个颜色的亮度距离和色度距离,然后将这两个距离的加权平均值作为最终的颜色距离。由于它能较好地检测出图像边缘,因此是一种实用有效的彩色图像边缘检测方法。 相似文献
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所谓复杂图像抠图就是从复杂图像中抠取出目标物体的一种图像处理算法。为了取得更好的抠图效果,提出了一种基于马尔可夫随机场的自然图像抠图方法。该方法首先手工把图像分成3个区域:前景区域、背景区域和未知区域;然后,再将未知区域用手工粗略地划分成几个相交的小区域;接着在每一个小区域内,以其中的未知区域的像素点为节点,定义抠图标号,同时在这些节点上面建立MRF抠图模型,并把这些标号赋给这些节点,这样抠图问题被定义为在这个MRF模型和它的Gibbs分布上MAP估计问题;继而再计算出每个小区域的掩像;最后把这些掩像合并,即得到输入图像最终的掩像。和其他算法相比,对复杂图像的抠图问题,该方法可以取得更好的抠图效果。 相似文献
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基于感知颜色空间的自然图像抠图 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于感知颜色空间的快速自然图像抠图算法.该算法首先手工把图像进行区域划分;接着采用一个简单实用的模型估计前景和背景颜色;最后提出了新的基于感知颜色空间的透明度估计算法,把透明度的计算细分为亮度和色度透明度的计算.与已有的算法相比,在具有同等效果的情况下,该算法能够大大提高抠图速度。 相似文献
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提出一种用于自然图像抠图的高效的基于感知颜色空间的透明度估计方法。在用户指定图像的未知区域后,对于其中的任意一点,估计出该点的前景颜色分量和背景颜色分量,把该点RGB颜色的亮度信息和色度信息分开。分别估计出该点的亮度透明度分量和色度透明度分量,将这2个透明度分量的加权平均作为该点的最终透明度值。 相似文献
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从介绍隐马可夫模型和Bayes选择规则着手,进而介绍了语音识别中基础性算法一线性词典动态规划搜索算法,实现了一个数字音识别系统,并对该实现系统作了较为详尽的描述。 相似文献
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