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计算机图形分离算法研究及实现
被引量:
4
1
作者
李青
郑南宁
+1 位作者
游屈波
宋永红
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第8期1040-1044,共5页
计算机图形分离就是在由计算机生成的图形和自然图像合成的混合图像中将人工区域和自然区域分开 利用自适应自组织映射对彩色图像进行量化 ,针对每种颜色组成一个色平面 ;然后将色平面转换成二值图像 ,对其中的连通区域进行快速标记 ,...
计算机图形分离就是在由计算机生成的图形和自然图像合成的混合图像中将人工区域和自然区域分开 利用自适应自组织映射对彩色图像进行量化 ,针对每种颜色组成一个色平面 ;然后将色平面转换成二值图像 ,对其中的连通区域进行快速标记 ,并提取出边缘 将标记后的区域和边缘映射到原图像 ,定义并计算每个区域的粗糙度和边缘对比度 ,最终完成各个连通区域的识别 实验结果表明 。
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关键词
计算机图形分离
自组织映射
彩色量化
连通
区域
标记
区域粗糙度
边缘对比度
CG
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职称材料
一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法
被引量:
8
2
作者
孙艺峰
王向阳
王春花
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第2期320-323,共4页
基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题.本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区...
基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题.本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割.仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值.
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关键词
图像分割
模糊C-均值聚类
区域粗糙度
聚类有效性
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职称材料
浅议计算机图形分离算法的设计与实现
3
作者
李岩
《南昌教育学院学报》
2013年第6期83-84,共2页
计算机图形分离的过程就是利用生成和自然图像合成的混合图像,将人工和自然的区域有效地区别开来,在彩色图像进行量化后再使用自组织映射进行处理,得出不同的颜色再组成一个平面图,之后转为二值图像,在连通区域做上相应的标志。得出每...
计算机图形分离的过程就是利用生成和自然图像合成的混合图像,将人工和自然的区域有效地区别开来,在彩色图像进行量化后再使用自组织映射进行处理,得出不同的颜色再组成一个平面图,之后转为二值图像,在连通区域做上相应的标志。得出每个区域的粗糙度和边缘对比度,再进行实验的比较。计算机图形分离算法具有实用性和科学性。
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关键词
计算机图形分离
自组织映射
彩色量化
连通
区域
标记
区域粗糙度
边缘对比度
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职称材料
题名
计算机图形分离算法研究及实现
被引量:
4
1
作者
李青
郑南宁
游屈波
宋永红
机构
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第8期1040-1044,共5页
基金
国家创新研究群体科学基金 ( 60 0 2 43 0 1)资助
文摘
计算机图形分离就是在由计算机生成的图形和自然图像合成的混合图像中将人工区域和自然区域分开 利用自适应自组织映射对彩色图像进行量化 ,针对每种颜色组成一个色平面 ;然后将色平面转换成二值图像 ,对其中的连通区域进行快速标记 ,并提取出边缘 将标记后的区域和边缘映射到原图像 ,定义并计算每个区域的粗糙度和边缘对比度 ,最终完成各个连通区域的识别 实验结果表明 。
关键词
计算机图形分离
自组织映射
彩色量化
连通
区域
标记
区域粗糙度
边缘对比度
CG
Keywords
computer graphics partition
self-organizing maps
color quantization
connected component labeling
inhomogeneity
edge contrast
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法
被引量:
8
2
作者
孙艺峰
王向阳
王春花
机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第2期320-323,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60773031)资助
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放基金项目(A200702)资助
+4 种基金
信息安全国家重点实验室(中国科学院软件研究所)开放基金项目(03-06)资助
视觉与听觉信息处理国家重点实验室(北京大学)开放基金项目(0503)资助
大连市科技基金项目(2006J23JH020)资助
“图像处理与图像通信”江苏省重点实验室(南京邮电大学)开放基金项目(ZK205014)资助
江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学)开放课题基金项目(KJS0602)资助
文摘
基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题.本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割.仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值.
关键词
图像分割
模糊C-均值聚类
区域粗糙度
聚类有效性
Keywords
image segmentation
fuzzy c-means clustering
area quantization
cluster validity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
浅议计算机图形分离算法的设计与实现
3
作者
李岩
机构
集宁师范学院
出处
《南昌教育学院学报》
2013年第6期83-84,共2页
文摘
计算机图形分离的过程就是利用生成和自然图像合成的混合图像,将人工和自然的区域有效地区别开来,在彩色图像进行量化后再使用自组织映射进行处理,得出不同的颜色再组成一个平面图,之后转为二值图像,在连通区域做上相应的标志。得出每个区域的粗糙度和边缘对比度,再进行实验的比较。计算机图形分离算法具有实用性和科学性。
关键词
计算机图形分离
自组织映射
彩色量化
连通
区域
标记
区域粗糙度
边缘对比度
Keywords
computer graphics separation
self-organizing map
color quantization
connected component labeling
regional roughness
edge contrast
分类号
F224-39 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计算机图形分离算法研究及实现
李青
郑南宁
游屈波
宋永红
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004
4
下载PDF
职称材料
2
一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法
孙艺峰
王向阳
王春花
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008
8
下载PDF
职称材料
3
浅议计算机图形分离算法的设计与实现
李岩
《南昌教育学院学报》
2013
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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