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针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法(SFFCM)。先用简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域。每个超像素区域被视为一个独立的聚类单元。随后,将模糊C均值聚类(FCM)算法应用于超像素的归属关系计算中,即引入隶属度值,允许超像素归属于多个聚类中心,并通过权衡归属度值来实现模糊聚类。实验结果表明,相对于其他算法,本文方法在保持良好实时性的同时,实现了较好的分割效果,有效平衡了算法复杂度与分割效果之间的关系。 相似文献
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模糊聚类方法已被广泛应用到图像分割领域,重点研究模糊聚类方法以及模糊聚类方法在医学图像分割中的应用,同时对分割方法应用图像进行实验,分析。 相似文献
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针对模糊C-均值算法对初始值的依赖,容易陷入局部最优值的缺点,本文提出将量子蚁群算法与FCM聚类算法结合,首先利用量子蚁群算法的全局性和鲁棒性以及快速收敛的优点确定图像的初始聚类中心和聚类个数,再将所得结果作为FCM聚类算法的初始参数,然后用FCM聚类算法对医学图像进行分割。实验结果表明,该方法有效解决了FCM算法对初始参数的依赖,克服了FCM算法及蚁群算法容易陷入局部极值的的缺点,而且在分割速度和精度上得到了较大提高。 相似文献
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为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。 相似文献
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目的解决当前图像修复算法忽略了对修复块后续的优化处理,导致修复图像易出现不连贯效应以及块效应等的不足。方法提出基于纹理特征与稀疏表示的图像修复算法,首先利用像素点对应的数据项,构造了优先权模型。然后,利用像素点在R,G,B分量上对应的像素值来构造纹理特征度量模型,对待修复块中像素点对应的纹理特征进行度量,并根据度量结果,选择其对应样本集的大小。引入SSD型,从样本集中搜索与待修复块最相似的最优样本块,对待修复块进行填充。最后,利用最优样本块函数,构造最优稀疏表示模型,从而实现图像修复。结果仿真结果显示,与当前图像修复算法相比,所提图像修复算法具备更高的复原质量,能有效克服修复图像中出现的不连贯效应以及块效应。结论所提算法具有较高的修复视觉质量,在数字图像处理领域具有较好的应用价值。 相似文献
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根据岩芯铸体薄片图象特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法,最小距法则来对彩色图象进行真彩色二值化分割。实际结果证明该方法具有快,有效和准确的特点,对于彩色岩芯图象的分割处理十分有效。 相似文献