【摘 要】
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该文提出一种基于克隆选择和多重空间构造的彩色图像分割方法。该方法首先将一些常见的颜色分量分为亮度成分、单频光谱成分、双频光谱成分、多频光谱成分,利用主分量分析技
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863计划项目(2008AA01Z125,2009AA12Z210);国家自然科学基金(60703107);高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目(706053);国家部委科技项目(XADZ2008159,51307040103)资助课题
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该文提出一种基于克隆选择和多重空间构造的彩色图像分割方法。该方法首先将一些常见的颜色分量分为亮度成分、单频光谱成分、双频光谱成分、多频光谱成分,利用主分量分析技术(PCA)分别对其进行计算,得到最具有识别能力的颜色分量来构造多重颜色空间;然后利用克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心;最后用得到的聚类中心对图像进行分割。由于该文的方法结合了克隆选择算法的非线性分类能力,通过对彩色图像自适应的构造最佳多重空间,能够快速准确地得到分割结果,克服了传统分割方法使用固定颜色空间以及容易陷入局部最优的缺点。通过实验表明,该方法对彩色图像同质区的分割均匀,边缘保持度好。此外,新方法对彩色图像的亮度和纹理变化不敏感,鲁棒性较强。
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