【摘 要】
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肤色提取在图像处理中的应用非常广泛,现有的肤色模型都有缺陷,本文主要使用一种新的滤波方法和支持向量机(SVM)方法对肤色数据点集进行数据挖掘,得到新的肤色提取模型,进而
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肤色提取在图像处理中的应用非常广泛,现有的肤色模型都有缺陷,本文主要使用一种新的滤波方法和支持向量机(SVM)方法对肤色数据点集进行数据挖掘,得到新的肤色提取模型,进而可以更加准确的提取图像中的肤色区域,并用新得到的模型与现有的在不同色彩空间下的模型进行比较。图像是人们获取信息的重要途径,但是在图像生成和传输过程中会受到各种不利因素的影响,图像的质量往往会退化,同时还会受到噪声污染。近年来,利用变分正则化方法进行的图像去噪受到了广泛关注,但研究发现仍有一些缺陷,如不能很好的解决恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾。本文主要在全变差方法的基础上引入Bregman距离,使用迭代方法进行图像去噪,对原有方法进行改进。数值模拟结果显示了算法的有效性。
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