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在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩色图像的边缘检测结果。分析了各评价准则和合并策略的优劣,比较了各分割方案条件下的图像分割和边缘检测效果。与HSV空间中得到的相关结果进行分析比较,该文分割和边缘检测结果体现了图像的更多的细节,说明了在RGB空间中进行彩色图像分割和边缘检测的合理性。与相关文献结果相比,该方法的模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的彩色图像分割和边缘检测效果,具有较强适用性。 相似文献
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针对在RGB空间很难有效区分颜色相似性的问题,选择HSI颜色空间进行图像处理和分析。首先计算饱和度、色度、亮度等色差分量,通过引入模糊熵,构造出一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的边缘特征。利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对BP神经网络进行训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测。BP网络的结构和训练比较简单,而且不需要设定阈值检测边缘。实验表明,该方法具有较强的细节保持能力,达到了令人满意的边缘检测效果。 相似文献
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本文分析了常用的梯度算法,提出了针对灰度图像和彩色图像的改进思路,并编程实现这些算法。在RGB空间上实现的彩色图像边缘增强算法,可直接用于二值图像和灰度图像。改进后的算法简单易行,能有效地增强图像的边缘,具有较好的实用价值。 相似文献
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PCNN模型具有相似群神经元同步发放脉冲的特性,适合于图像分割。对彩色图像的亮度分量进行对数变换,使其更符合人眼的视觉特性;在PCNN进行彩色图像R、G、B三分量分割的过程中,利用遗传算法进行神经元关键参数的选择,利用偏态指标进行迭代控制;在Unit-Linking PCNN模型中实现R、G、B三分量分割图的边缘检测,利用加权合并策略得到最终的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法得到的结果体现了图像中更多的轮廓细节,具有很好的自适应性。 相似文献
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提出了一种基于模糊熵和RPCL(rival penalized competitive learn ing)的彩色图像聚类分割算法。该算法可以自动确定图像的颜色类数目和初始类中心,从而提高了聚类的收敛速度,并且能够解决模糊熵阈值化分割算法所造成的过度分割问题。首先,计算彩色图像各颜色分量的模糊熵,获得分量模糊熵曲线,并根据模糊熵原理确定各分量的分割区域及聚类中心;然后,对各分量的聚类中心进行组合,形成彩色图像可能的聚类中心。但是,组合的聚类中心数目会多于实际的聚类数目,造成过度分割。因此,本文采用RPCL算法,对这些组合的聚类中心颜色进行学习来确定实际的颜色类数目以及聚类中心,并用学习后的聚类中心对原图像进行聚类分割。实验结果表明,该算法能有效地分割彩色图像,无需事先给定聚类数目和初始类中心。 相似文献
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一种基于模糊划分的边缘检测算法 总被引:19,自引:1,他引:19
基于信息论中最大熵原理,提出了一种新的基于模糊划分的边缘检测算法,并介绍了模糊概率和用条件概率与条件熵来定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理。该算法是利用自然划分以及梯度图像模糊划分的关系,在条件概率与模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则来实现图像分割中最优阈值的自动提取,以实现图像的边缘检测。通过不同类型测试图像的边缘检测结果比较表明,该算法用于边缘检测能获得很好的效果。 相似文献
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采用改进的BP算法,实现人脸图像的边缘检测.构造了学习样本,并在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测.在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测.利用ORL人脸数据库图像的实验,证明了将得到的权值矩阵用于人脸图像的边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘. 相似文献
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边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。 相似文献
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针对一型模糊集其隶属度函数是确定的,不具有柔性,很难满足图像的多方面边缘检测要求,及传统PalKing算法采用单一阈值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求。提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测方法。实验结果表明,它能较好地检测出彩色遥感图像边缘,因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方法。 相似文献
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由于BP网络简单的拓扑结构和优秀的逼近能力,它已经被广泛地应用于预测和非线性系统的建模中。但是由于算法自身的不足,在实际应用中会产生很多问题。因此,BP网络的优化已经成为了一个重要的课题。为了提高BP网络的泛化能力,将模糊熵加入到BP网络的性能函数中,提出了基于模糊熵的BP算法。在实验中,将两种算法进行了对比,结果表明改进算法可以有效地提高测试精度,避免了过度拟合。 相似文献
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提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。 相似文献