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在电视广告监播系统中,要采用图像模式识别的办法对电视广告进行监播。在进行模式识别之前,有必要选取一种适应性强,并且高度自动化的二值化方法对电视广告图像进行预处理。针对电视广告监播系统的特点,对模糊C均值聚类算法进行了研究并将其应用于图像二值化,实现了系统所需要的自动二值化。在该系统的图像识别模块中,待检测的对象具有确定性,因此可以采用预先存储的样本,用模板匹配法进行识别,针对其数据量极大的特点,因此采用由模板匹配改进的序贯相似性算法,该算法能显著地减少计算量。 相似文献
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在电视广告监播系统中，要采用图像模式识别的办法对电视广告进行监播。在进行模式识别之前，有必要选取一种适应性强，并且高度自动化的二值化方法对电视广告图像进行预处理。针对电视广告监播系统的特点，对模糊C均值聚类算法进行了研究并将其应用于图像二值化，妻现了系统所需要的自动二值化。在该系统的图像识别模块中，待检测的对象具有确定性，因此可以采用预先存储的样本，用模板匹配法进行识别，制对其数据量极大的特点，因此采用由模板匹配改进的序贯相似性算法，该算法能显著地减少计算量。 相似文献
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