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彩色地图分色算法及其实现
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作者 粟海华 王睿斌 庄镇泉 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第6期726-731,共6页
研究彩色地图的一种新的图象分色算法.首先将彩色图象通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,然后通过色彩学习,进行彩色图象分色.该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型,可使分色结果得到局部优化,降低了运算量,取得... 研究彩色地图的一种新的图象分色算法.首先将彩色图象通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,然后通过色彩学习,进行彩色图象分色.该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型,可使分色结果得到局部优化,降低了运算量,取得较为理想的效果. 展开更多
关键词 地图 分色算法 图象分色算法 马氏场模型
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彩色地图分色算法及其实现 被引量:12
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作者 粟海华 王睿斌 庄镇泉 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期395-398,共4页
研究一种新的彩色地图图像分色算法,该算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,再进行色彩学习.算法的特点是利用了图像的空间相关信息,可使分色结果得到局部优化,取得较为理想的效果,且降低了运算量.
关键词 地图 分色算法 地图识别 计算机图形学
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3种主流分色算法的误差分析 被引量:8
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作者 周倩 刘真 朱明 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期107-111,共5页
在分析多项式回归、神经网络、修正的纽介堡方程这3种主流分色算法基本原理的基础上,对这3种类型算法分别采用新的实现方法进行设计,即:多项式回归算法的建模,通过多元回归分析求解出多项式的最小二乘估计值进行;神经网络算法的建模,采... 在分析多项式回归、神经网络、修正的纽介堡方程这3种主流分色算法基本原理的基础上,对这3种类型算法分别采用新的实现方法进行设计,即:多项式回归算法的建模,通过多元回归分析求解出多项式的最小二乘估计值进行;神经网络算法的建模,采用基于径向基的RBF神经网络;纽介堡方程的建模,采用迭代法直接求解的方式。最后采用Matlab编程实现,并实验比较了3种算法的分色精度、稳定性等性能。研究结果表明:多项式回归算法稳定性和精度都最佳且平均色差小,RBF算法色块建模速度快,转换效果较好。最后分析了分色结果,提出了算法改进方向。 展开更多
关键词 分色算法 Lab空间 CMYK空间 误差
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彩色扫描地图的自动分色算法研究及实现 被引量:4
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作者 郑华利 周献中 王建宇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期29-33,共5页
对彩色扫描地图图像的色彩误差进行了分析 ,运用特征向量匹配法对地图上黑版要素进行分层 ,然后对地图的色彩空间进行转换 ,并提出了基于二维直方图模糊约束的模糊C 均值 (FCM)聚类方法 ,较好地解决了地图的自动分色问题 .该方法已编程... 对彩色扫描地图图像的色彩误差进行了分析 ,运用特征向量匹配法对地图上黑版要素进行分层 ,然后对地图的色彩空间进行转换 ,并提出了基于二维直方图模糊约束的模糊C 均值 (FCM)聚类方法 ,较好地解决了地图的自动分色问题 .该方法已编程实现 。 展开更多
关键词 扫描地图 自动分色算法 地理信息系统 电子地图 地图识别系统 计算机 地图 彩空间转换 模糊约束 FCM算法 扫描仪
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基于神经网络分色算法的补偿模型 被引量:2
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作者 刘容 王强 刘真 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第13期94-97,116,共5页
神经网络模型在分色算法中具有预测不确定和精度较低的缺点,在其基础上提出了补偿模型。该模型将神经网络预测CMYK的各通道差值拟合成L*a*b*多项式的函数,并对CMYK值进行补偿。通过对该模型的实验测试表明,采用CMYK值进行补偿后与原模... 神经网络模型在分色算法中具有预测不确定和精度较低的缺点,在其基础上提出了补偿模型。该模型将神经网络预测CMYK的各通道差值拟合成L*a*b*多项式的函数,并对CMYK值进行补偿。通过对该模型的实验测试表明,采用CMYK值进行补偿后与原模型相比,提高了分色算法的精度,并且其分色精度要高于其他常用的模型。 展开更多
关键词 神经网络模型 分色算法 补偿模型 多项式
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Traffic sign recognition algorithm based on shape signature and dual-tree complex wavelet transform 被引量:8
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作者 蔡自兴 谷明琴 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第2期433-439,共7页
A novel traffic sign recognition system is presented in this work. Firstly, the color segmentation and shape classifier based on signature feature of region are used to detect traffic signs in input video sequences. S... A novel traffic sign recognition system is presented in this work. Firstly, the color segmentation and shape classifier based on signature feature of region are used to detect traffic signs in input video sequences. Secondly, traffic sign color-image is preprocessed with gray scaling, and normalized to 64×64 size. Then, image features could be obtained by four levels DT-CWT images. Thirdly, 2DICA and nearest neighbor classifier are united to recognize traffic signs. The whole recognition algorithm is implemented for classification of 50 categories of traffic signs and its recognition accuracy reaches 90%. Comparing image representation DT-CWT with the well-established image representation like template, Gabor, and 2DICA with feature selection techniques such as PCA, LPP, 2DPCA at the same time, the results show that combination method of DT-CWT and 2DICA is useful in traffic signs recognition. Experimental results indicate that the proposed algorithm is robust, effective and accurate. 展开更多
关键词 traffic sign recognition SIGNATURE DT-CWT 2DICA nearest neighbor classifier
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Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering 被引量:3
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作者 刘玲星 谭冠政 M.Sami Soliman 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第4期1040-1048,共9页
To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can ... To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm,and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node.In order to solve the graph partition problem,an improved ant clustering algorithm,called similarity carrying ant model(SCAM-ant),is proposed,in which a new similarity calculation method is given.Using SCAM-ant,the maximum number of items that each ant can carry will increase,the clustering time will be effectively reduced,and globally optimized clustering can also be realized.Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm,the computational complexity is greatly reduced.Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently,and compared with the conventional methods based on the image pixels,it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability. 展开更多
关键词 color image segmentation improved ant clustering graph partition mean shift
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