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 ~ ~