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近些年,机器人技术得到了迅猛的发展,应用越来越广泛.随着机器人技术的推广和普及,对机器人使用的要求也越来越高,其中对智能机器人的要求尤显迫切.机器视觉是智能机器人研究领域的一个重要研究方向.在机器人视觉系统中,核心问题是目标提取,对目标实时、准确、快速提取的关键技术是图像分割.由于机器人感知的环境的复杂性及目标的多样性,往往导致机器人感知获得的图像数据量较大且图像本身存在不可预知的复杂性,这就对准确的目标分割和提取处理提出了挑战性问题.本文针对高分辨率图像数据集的分割处理,提出一种新的聚类算法,即根据数据点能量和的大小识别类代表点和类成员点,通过数据点间的竞争识别出最有能力成为簇成员的数据点,并将其与mean shift聚类算法有效地结合应用于彩色图像分割问题中,能够快速高效地实现高分辨率图像的目标分割,并得到较好的图像分割效果.实验结果表明,本文算法在分割效果和分割效率上明显优于传统聚类算法. 相似文献
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提出了一种新的图像分割与合成方法。对于图像的分割,提出了新的分割算法,先是手工将一些明显属于物体和明显属于背景的像素分割出来,然后创建一个小矩形区域进行像素拓展迭代,迭代到图像边界为止。对于图像的合成,采用平均法,设计了新的算法,使物体的基本颜色保持不变的同时,降低了合成图像中从源图像分割的物体与新背景的差异,并使得其饱和度、色度、强度更加自然真实。 相似文献
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拼图是使用不同形式的素材进行组装的合成艺术.文中介绍了一种崭新的拼图创作方法,通过挑选主题相关的网络图像的前景抠图来表现一幅输入图像,能够生成奇异的具有阿奇姆博多风格的拼图.鉴于网络图像数据的海量规模,总能够找到合适的前景抠图来匹配输入图像的各个分割部分;通过将挑选的前景抠图按照一定的规则进行组装,使其在整体上可以从形状和颜色表现输入图像,而在局部每个前景抠图仍然可以辨识.实验结果和用户体验表明,采用文中方法可以有效地生成具有娱乐性的阿奇姆博多拼图. 相似文献
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为了实现点云模型的有意义分割,提出一种基于谱聚类的分割算法.首先用图G表示点云模型,将分割问题转化为图切割问题;然后根据归一化的非对称Laplacian矩阵构造谱聚类空间;最后通过移除掉多余的特征向量,在一个更低维的空间中找到了分割问题的松弛解.文中还给出了该算法相关定理的证明,并通过实验验证了算法的正确性和有效性. 相似文献
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基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取 总被引:2,自引:0,他引:2
目前基于目视解释或光谱分类的养殖信息提取效率低,难以克服由于地物混杂带来的“椒盐”噪声现象且难以融合地学知识。针对养殖信息提取中存在的问题,首先在分析现有养殖信息提取方法和案例推理CBR(Case\|Based Reasoning)用于遥感图像处理的基础上,提出基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取的研究思路;其次,结合养殖区域的空间特征和属性特征,构建案例的表达模型以及CBR相似性推理模型;最后,对不属于案例构建区的粤西沙田镇进行养殖信息提取的CBR实验,精度达到84.56%。对比CBR方法和传统监督分类方法可知,CBR方法是实现海岸带养殖信息快速准确提取的一种有效手段。 相似文献
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改进近邻传播聚类的彩色图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高. 相似文献
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针对采用肤色模型法进行手部区域分割时,人穿着的服装对手臂区域的干扰问题,本文提出了通过手部形状特征检测的手势感兴趣区提取方法.首先利用YCb'Cr’肤色模型提取手部轮廓,通过基于轮廓凸壳信息的方法提取手部轮廓区域的最小外接矩形;然后结合手掌和手臂的特有形状特征识别手腕位置,准确提取出手势感兴趣区域.实验结果表明,本文方法检测手部感兴趣区域准确,对包含和不含手臂的图像中手势感兴趣区域提取均有明显效果. 相似文献