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彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。 相似文献
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为提高彩色图像分割精度,解决传统分水岭图像分割算法误分割率高等问题,本文提出了一种基于改进分水岭算法的彩色图像分割方法。建立了基于偏微分方程的去噪模型,既可以抑制噪声又可以有效地保护图像轮廓。结合数学形态学、图像信息熵、区域合并实现图像分割。在彩色图像RGB空间利用信息熵求取形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后进行区域合并。仿真结果表明:本文所述分割方法准确度和清晰度较好,噪声抑制效果理想而且分割速度较快。 相似文献
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Mean Shift算法是目前广泛应用于图像分割和计算机视觉中的方法。论述了该算法应用在彩色图像分割中的原理及过程,并给出实验过程和结果。 相似文献
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针对mean shift算法中带宽参数的选择不易确定的问题,提出了一种改进的自适应mean shift算法,并将其运用于彩色图像分割中。仿真结果表明,该算法对于不同类型的图像,均可以获得令人满意的分割结果。 相似文献
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阐述了彩色图像形态学的基本原理和理论框架,分析了常用的四类向量像素排序方法的不足之处,介绍了当前向量像素排序研究的新动向,指出了彩色图像发展的趋势和今后研究的方向。 相似文献
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《科技通报》2017,(4)
针对当前车牌识别系统中图像分割方法应用单一,适用范围窄的问题,提出了综合应用多种图像分割方法的算法。车牌识别系统分为车牌图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。首先运用投影算法,把输入的原始车牌彩色图像转换成灰度图和二值图,并实现车牌位置的初步定位;其次运用OTSU算法,实现车牌的精确定位,并获取车牌的灰度图数据;然后运用动态自适应算法对车牌灰度图进行二值化;最后根据车牌的几何特征,对车牌字符进行分割及归一化处理。通过对4000张不同环境下车牌图片的测试,表明本处的算法可以成功的实现车牌定位及字符分割,具有较强的适应性,对后续的字符识别起到了重要作用。 相似文献
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针对目前主要的几类彩色图像颜色量化压缩方法存在的不足,本文提出了一种基于矢量量化的彩色图像颜色量化算法,对其进行了重点介绍.通过matlab仿真实验对比各种算法,证明该方法能达到压缩比大、算法复杂度小,还原图像质量高的目的. 相似文献
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数字水印是一种新的有效的数字产品版权保护和数据安全维护的技术,它是一种十分贴近实际应用的信息隐藏技术,近年来已成为国内外的研究热点并有着广泛的应用前景。首先介绍数字水印技术的特点、分类及应用领域,并阐述了其基本原理,同时对一些鲁棒彩色图像数字水印算法做了概要性的介绍。由于彩色是我们平时接触最多的,因此,彩色图像的水印算法比灰度图像水印算法更具实用性。最后,指出了彩色图像数字水印今后的研究方向和前景展望。 相似文献
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图像分割技术一直是图像处理中最关键的技术之一.本文主要研究了加权聚类算法在图像分割中应用.算法采用Fisher线性判别率的方法对特征进行加权聚类,对比了传统的聚类算法.实验结果表明,本文提出的算法能够提高图像分割的准确度. 相似文献
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数字水印技术通过在媒体图像中隐藏信号来达到保护版权的作用.本文利用二维离散整数小波变换的快速性,结合人类视觉系统特性,提出了一种基于彩色图像新的、简单的鲁棒性盲水印技术,实现了在彩色图像中嵌入有意义的二值图片.通过分析实验结果,证明了算法满足水印的抗JPEG压缩攻击、对原图的影响较小等特点. 相似文献
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关于中国劳动力市场分割的政治经济学解读 总被引：1，自引：0，他引：1
李怡乐 《科学．经济．社会》2012,30(2):64-68,73
劳动力市场分割,作为转型期中国劳动力市场结构的典型特征,得到了学术界较多的关注.然而,在新古典SLM理论的支配下,关于中国劳动力市场分割的既有研究中,普遍存在的一种做法是将“分割”视为外生的市场发育“不完全”的现象,难以对市场内生的分割作出深入分析.为此,本文将从政治经济学的角度,着重讨论全球资本主义的生产格局,以及转型期国家保护力量和市场支配力量的不同作用,如何共同塑造中国分割的劳动力市场结构,从而突破表面的经验研究,在生产关系的层面对劳动力市场分割的形成作一个新解读. 相似文献
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研究文本定位与特征提取问题。针对传统的Canny算子图像检测算法的不足,提出了一种改进的Canny算子图像信息特征提取算法。研究方法是:首先对彩色图像进行高斯金字塔分解,然后用Canny算子检测彩色图像,提取边缘图像,再经过通二值化,去噪方差投影定位文本区域。实验结果表明,本文提出的方法有效、实用。 相似文献
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图像的增强与分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径. 相似文献
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图像分割在图像处理领域里的作用至关重要,当前图像分割方法的一类重要方法是源于粒子群算法的图像分割方法,本文对源于改进粒子群算法的三类图像分割方法,即单阈值图像分割方法、二维阈值图像分割方法和多阈值图像分割方法进行了全面研究,通过研究指出单阈值图像分割方法效果相对来说是较差的,二维阈值图像分割方法比单阈值图像分割方法好,多阈值图像分割方法效果最好,并对每一类方法的不足以及以后要解决的问题也作了详细分析,同时也通过研究指出了图像分割技术未来的发展方向将是多种方法相结合才能得到较好的效果。 相似文献
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针对传统的基于韦布尔模型的恒虚警检测(CFAR)分割中误差大、精度低的缺点,提出了分割前对特定方向角样本进行垂直中值滤波、分割后采用区域生长滤波的改进方法.最后用区域间对比度和最终测量精度的分割评价准则,与传统CFAR分割和计数滤波的方法进行了比较.对运动和静止目标获取和识别(MSTAR)样本的实验结果表明,改进方法提高了分割精度,分割效果优于传统的CFAR分割方法. 相似文献