Seis dimensiones del inglés

2. Describe la descripción general

Algoritmo de segmentación

Propone el marco de segmentación de componentes principales

Como se muestra en la Figura 1. Las características de color y textura

se extraen de dos canales diferentes. Color

La parte más compleja del algoritmo de segmentación.

El marco de análisis estadístico CTex es un insumo.

Representación de cromaticidad RGB y YIQ de la imagen. Origen

La imagen (espacio de color RGB) es la primera prefiltrada y GB-FAB.

[24] Para la eliminación se utiliza un algoritmo de difusión anisotrópica.

El ruido de la imagen es débil, coleccionable, texturizado y mejorado.

Consistencia del color local. Dominio del segundo paso

Color (semilla inicial, imagen calculada)

Clasificación no supervisada utilizando el número óptimo de clusters

El procedimiento se basa en SOM. En segundo lugar, el algoritmo K-means se utiliza para la agrupación de imágenes RGB filtradas.

¿El centro del clúster está inicializando el color principal?

A un paso del número de paquetes del cálculo anterior

. Como se muestra en la Figura 1, el segundo es flujo, dividido en colores.

La imagen de entrada original del algoritmo se convierte en

Las dos representaciones de cromaticidad de YIQ serán aún más similares.

Imagen RGB procedimental. Agrupación de imágenes YIQ filtradas

Los centros de agrupación comienzan a partir del algoritmo K-means

Es decir, los colores iniciales principales y el número de grupos YIQ se calculan a partir de los datos RGB.

Utilizando un mapeador autoorganizado). Agrupación de imágenes RGB y YIQ en cascada para producir imágenes intermedias. ¿Es eso todo?

Realice además agrupaciones de k-medias multiespacio de 6 dimensiones.

Y genere la imagen final de segmentación de color. El segundo componente principal

El marco CTex implica la extracción de texturas.

Las características de la imagen original están en todo el espectro

El duodécimo conjunto de frecuencias calcula la diferencia de los filtros

Equilibrio y orientación justos. La imagen de segmentación de color final,

el número de imágenes de textura (dado el tamaño y la orientación de la imagen de textura

el número de otros bancos) y el filtro duodécimo.

Finalmente, la agrupación total tiene varias entradas adaptativas.

Agrupación espacial de k-means (marco ASKM, su retorno

La última descripción segmentó la imagen.

Espero adoptar ~ ~