检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郑晓霞[1] 曹建芳[1] 赵青杉[1] ZHENG Xiaoxia;CAO Jianfang;ZHAO Qingshan(Xinzhou Teachers University,Xinzhou 034000,China)
机构地区:[1]忻州师范学院,山西忻州034000
出 处:《太原师范学院学报(自然科学版)》2021年第1期69-72,共4页Journal of Taiyuan Normal University:Natural Science Edition
基 金:山西省自然基金(201701D121059).
摘 要:针对传统的图像处理方法对彩色多目标图像分割时会出现分割精度低、目标定位不准等现象,文章采用基于模糊理论的模糊C均值聚类(FCM)方法实现图像处理.通过将图像从三颜色分量具有高度线性相关性的非均匀RGB颜色空间转到均匀且色域宽阔的Lab空间,并选取合适参数进行聚类实现分割.实验显示,对比其他颜色空间,文章方法能够较为准确地实现彩色多目标图像的分割,有效提高分割的精度,减少欠分割与过分割现象,更好地保留图像信息.In view of the phenomenon of low segmentation accuracy and inaccurate target positioning in traditional image processing methods for color multi-target image segmentation,this paper adopts the fuzzy C-means clustering(FCM)method based on fuzzy theory to realize image processing.The segmentation is achieved by transforming the image from the non-uniform RGB color space with high linear correlation of the three color components to the uniform Lab space with wide color domain and selecting appropriate parameters for clustering.Experiments show that compared with other color spaces,the method in this paper can achieve the segmentation of color multi-target images more accurately,improve segmentation accuracy effectively,reduce under-segmentation and over-segmentation and retain image information better.
分 类 号:TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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