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图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合,是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率,提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值(FCM)聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制;然后通过塔形分解来缩减聚类样本集;最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明,该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外,为确定分割的最优类别数c,还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度,实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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一种结合交叉熵和投影特征的图像匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于图像交叉熵的图像匹配方法对于噪声不敏感,并且具有一定的抗几何失真能力,但算法复杂度高,不适合用于实时匹配系统中.而投影变换可将图像的二维灰度降为一维的特征向量,且还具有抗噪性好的特性,因此定义图像的局部交叉投影熵,提出了一种新的图像匹配算法.该算法首先计算模板图的行、列投影;然后计算模板图和实时图的交叉投影熵;最后根据行、列交叉投影矩阵确定出最优匹配坐标.新算法不仅具有较好的抗噪和抗几何失真性能,并且提高了在强光照射及云层遮挡情况下的匹配能力.通过实验仿真并对比局部熵、局部投影熵、局部交叉熵和局部交叉投影熵四种算法的匹配效果,表明该算法不仅匹配效果良好,并且计算速度快,是一种精确而实用的图像匹配方法. 相似文献
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车牌自动识别系统对于智能交通的发展至关重要。针对国内较多的蓝底白字车牌和黄底单行黑字车牌汽车图像,分别从车牌定位、字符分割和字符识别三个模块出发,提出基于颜色定位、边缘检测和支撑向量机相结合的方法实现车牌区域的准确定位;采用字符轮廓寻找法及人工神经网络法实现字符分割及字符识别,可有效识别比较复杂环境下的车牌颜色和车牌号码。基于C++平台设计了一种汽车牌照自动定位和识别系统。大量实验结果表明,三个模块和整体系统的总体识别率都能达到92%以上甚至更高,并且通用于蓝牌小轿车和黄牌单行字符的大轿车。 相似文献
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图像分割是图像处理和图像分析的关键步骤,在图像工程中占据重要地位.模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类原型是随机选取的,从而造成算法性能强烈地依赖聚类原型的初始化,将遗传算法强大的通用性应用于模糊聚类算法,对模糊聚类中心进行编码,然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数,选择适当的交叉率和变异率,最终实现基于模糊聚类遗传算法的图像分割.采用这种方法一方面能较好地解决模糊聚类对初始化敏感的问题,又能在一定程度上提高了分割速度.实验结果表明,该算法具有良好的分割效果. 相似文献