计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
3期
957-960
,共4页
自适应图像分条%有序聚类%列累积能量%梯度值%加权平滑
自適應圖像分條%有序聚類%列纍積能量%梯度值%加權平滑
자괄응도상분조%유서취류%렬루적능량%제도치%가권평활
adaptive image strip dividing%ordered data cluster%column cumulated energy%gradient value%weighted smoothing
为了将图像中内容特征相近的像素尽可能分割到同一区块,提高图像分割的针对性和自适应性,提出了一种基于有序数据聚类的图像自适应分条算法.该算法首先计算图像中所有像素点的梯度值,相加每列像素梯度值得到列累积能量;然后对能量数据进行加权平滑生成连续曲线,用该平滑曲线的凹凸性自适应确定图像分条总数;最后构造图像列累积能量数据的条件距离矩阵,由已确定的分条数采用系统聚类的方法实现图像分条.分条实验结果对比表明,提出的算法能根据不同图像内容自适应地进行图像条分割,且将分条结果应用于图像内容感知缩放研究中可获得满意的缩放效果,因此该算法能较好地对图像内容进行分类和识别.
為瞭將圖像中內容特徵相近的像素儘可能分割到同一區塊,提高圖像分割的針對性和自適應性,提齣瞭一種基于有序數據聚類的圖像自適應分條算法.該算法首先計算圖像中所有像素點的梯度值,相加每列像素梯度值得到列纍積能量;然後對能量數據進行加權平滑生成連續麯線,用該平滑麯線的凹凸性自適應確定圖像分條總數;最後構造圖像列纍積能量數據的條件距離矩陣,由已確定的分條數採用繫統聚類的方法實現圖像分條.分條實驗結果對比錶明,提齣的算法能根據不同圖像內容自適應地進行圖像條分割,且將分條結果應用于圖像內容感知縮放研究中可穫得滿意的縮放效果,因此該算法能較好地對圖像內容進行分類和識彆.
위료장도상중내용특정상근적상소진가능분할도동일구괴,제고도상분할적침대성화자괄응성,제출료일충기우유서수거취류적도상자괄응분조산법.해산법수선계산도상중소유상소점적제도치,상가매렬상소제도치득도렬루적능량;연후대능량수거진행가권평활생성련속곡선,용해평활곡선적요철성자괄응학정도상분조총수;최후구조도상렬루적능량수거적조건거리구진,유이학정적분조수채용계통취류적방법실현도상분조.분조실험결과대비표명,제출적산법능근거불동도상내용자괄응지진행도상조분할,차장분조결과응용우도상내용감지축방연구중가획득만의적축방효과,인차해산법능교호지대도상내용진행분류화식별.
