【摘 要】
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在实际应用中,对于不同类型的半调图像所采用的处理策略和方法可能完全不同,此时对半调图像进行分类识别就显得尤为重要。本文深入研究了现有的半调图像神经网络分类识别算法
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在实际应用中,对于不同类型的半调图像所采用的处理策略和方法可能完全不同,此时对半调图像进行分类识别就显得尤为重要。本文深入研究了现有的半调图像神经网络分类识别算法,并进行了相关分类识别实验。由于该算法所选特征的局限性,导致分类结果并不理想。针对这一问题,结合半调图像呈现出来的纹理特征,选择了基于灰度共生矩阵的纹理特征对识别函数进行改进。仿真结果表明,改进后的算法能够有效提高对半调图像分类识别的精度。因前述方案存在着算法复杂度高和过程繁琐等缺陷,本文提出了一种基于人眼视觉感知特性的半调图像分类识别算法。该算法主要选取等灰度行程矩阵的纹理特征对半调图像进行分类识别,不仅在分类识别结果上有所改进,并且复杂度较低,操作简便。
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