计算机图形分离算法研究及实现

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 。

一种用于计算机图形分离的自组织映射彩色量化方法

提出了一种用于计算机图形分离的自组织映射彩色量化改进方法,该方法首先将自组织映射的输出神经元分成灰度组和彩色组分别进行初始化,在训练过程中分别训练灰度组和彩色组中的神经元,同时采用生长、修剪及合并方案来自适应地调整神经网络的结构.实验结果表明,该方法能够大大提高收敛速度和量化精度,满足了后续图像分割和识别的需要.

浅议计算机图形分离算法的设计与实现

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。