北京石油化工学院学报
北京石油化工學院學報
북경석유화공학원학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF PETRO-CHEMICAL TECHNOLOGY
2010年
4期
36-42
,共7页
主成分分析%基于内容的图像分类%共生矩阵%图像纹理%RGB颜色
主成分分析%基于內容的圖像分類%共生矩陣%圖像紋理%RGB顏色
주성분분석%기우내용적도상분류%공생구진%도상문리%RGB안색
为使特征提取更适合复杂矿石图像识别,提出并实现一种结合RGB颜色特征及其纹理特征映射的图像内容识别新方法,并将聚类方法应用于图像识别系统中.首先将图像分块,基于不同的颜色空间提取子块的纹理特征,并应用主成份分析进行纹理特征映射.然后提取图像的RGB颜色特征,每个子块的特征向量由上述2种特征组成.最后基于每个子块的特征向量应用Kmeans聚类方法对图像内容进行识别.实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有较好的复杂矿石图像理解与识别的效果.
為使特徵提取更適閤複雜礦石圖像識彆,提齣併實現一種結閤RGB顏色特徵及其紋理特徵映射的圖像內容識彆新方法,併將聚類方法應用于圖像識彆繫統中.首先將圖像分塊,基于不同的顏色空間提取子塊的紋理特徵,併應用主成份分析進行紋理特徵映射.然後提取圖像的RGB顏色特徵,每箇子塊的特徵嚮量由上述2種特徵組成.最後基于每箇子塊的特徵嚮量應用Kmeans聚類方法對圖像內容進行識彆.實驗結果錶明,該方法能有效結閤圖像的紋理信息及其顏色構成和分佈信息,具有較好的複雜礦石圖像理解與識彆的效果.
위사특정제취경괄합복잡광석도상식별,제출병실현일충결합RGB안색특정급기문리특정영사적도상내용식별신방법,병장취류방법응용우도상식별계통중.수선장도상분괴,기우불동적안색공간제취자괴적문리특정,병응용주성빈분석진행문리특정영사.연후제취도상적RGB안색특정,매개자괴적특정향량유상술2충특정조성.최후기우매개자괴적특정향량응용Kmeans취류방법대도상내용진행식별.실험결과표명,해방법능유효결합도상적문리신식급기안색구성화분포신식,구유교호적복잡광석도상리해여식별적효과.
