【摘 要】
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提出了一种先将RGB图像转换为HSI图像，然后再对HSI图像灰度化，接着对HSI的灰度图像进行动态阈值分割的方法。此方法先将RGB图像转换为HSI图像，这样，可以有效地避免在将RGB图像直
【机 构】
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华北水利水电学院电力学院,郑州市公交公司
【基金项目】
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中国科学院模式识别国家重点实验室开放基金项目(NLPR2003);河南省自然科学基本项目(200510078009)
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提出了一种先将RGB图像转换为HSI图像，然后再对HSI图像灰度化，接着对HSI的灰度图像进行动态阈值分割的方法。此方法先将RGB图像转换为HSI图像，这样，可以有效地避免在将RGB图像直接转换为二值图像时，由于光线不均而造成的影响；同时，采用动态阈值进行分割，使分割出来的目标更加完美。最后，使用BP神经网络对目标进行识别。试验证明，此种方法识别率高，远远好于传统的直接对RGB图像灰度化，再对灰度图像进行分割识别的方法。
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