【摘 要】
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该文提出了一种多分辨率下的彩色图像分割算法.算法首先通过K均值量化降低颜色索引数目.为了克服直接量化时间开销大,以及颜色类接近的问题,采用了降采样后量化,合并相近类的
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该文提出了一种多分辨率下的彩色图像分割算法.算法首先通过K均值量化降低颜色索引数目.为了克服直接量化时间开销大,以及颜色类接近的问题,采用了降采样后量化,合并相近类的方法.同时由于图像中存在颜色渐变的区域,为避免量化过程中区域过分割,采用了边缘校正的方法进行后处理.在区域分割中采用区域生长算法,在多分辨率下进行种子点生长.区域一致性表示为颜色索引的一致性.由于主要参照颜色和纹理信息,为了避免过分割,对于一致性较差的区域仍然保留为一个整体. 在分割区域上进行特征提取的研究.主要提取区域的颜色、纹理和形状特征.颜色特征使用了颜色直方图二次型距离,纹理特征采用了环形滤波器的Gabor滤波器组.使用颜色纹理特征表达图像中主要区域特征进行检索,实验证明对目标区域足够大的图片能够有效的检索.同时对背景与目标容易分离的图片进行了Hu矩的检索实验,证明Hu矩对形状特征有效.
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