图像分割算法在花型自动识别中的应用

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1、第卷第期纺织学报∂年月∏×¬文章编号222图像分割算法在花型自动识别中的应用万永菁万光逵1华东理工大学信息科学与工程学院上海1南昌航空工业学院电子工程系江西南昌摘要针对提花毛皮样片扫描图像的花型自动识别问题提出了一种改进的基于空间信息的模糊≤均值聚类图像分割算法该算法利用像点邻域区间的粗糙度和邻域像点的值修正像点与聚类中心的距离对

2、像点的模糊隶属度函数进行修正利用修正后的模糊隶属度函数进行聚类中心的迭代计算获得合理的聚类中心∀经多幅提花毛皮样片的花型图像分割实验表明该算法具有对噪声不敏感的优点在进行提花毛皮样片扫描图像的花型识别时能获得较好识别结果∀关键词模糊≤均值聚类ƒ≤图像分割空间信息花型识别中图分类号×°文献标识码Αππλιχατιονοφανιµαγεσεγµεντατιοναλγοριτηµινπαττερναυτο2ρεχογνιτιον•≠•∏∏Χ

3、ολλεγεοφΙνφορµατιονΣχιενχεανδΕνγινεερινγΕαστΧηιναΥνιϖερσιτψοφΣχιενχεανδΤεχηνολογψΣηανγηαιΧηινα∆επαρτµεντοφΕλεχτρονιχΕνγινεερινγΝανχηανγΙνστιτυτεοφΑεροναυτιχαλΤεχηνολογψΝανχηανγϑιανγξιΧηιναΑβστραχτ∏2

4、∏∏√∏≤2∏×¬∏∏√∏¬

5、∏∏¬×∏√∏∏∏∏√¬∏∏√

6、√∏∏∏Κεψωορδσ∏≤2∏在提花人造毛皮的生产过程中花型的设计与不相同即使张只含种颜色的样片经扫描后获绘制工作十分重要花型样式的好坏与

7、提花毛皮的得的图像里也含有成千上万种不同的颜色因此如市场销量密切相关∀通常花型有种获取方式一何对扫描后的花型图像进行合理有效的图像分割种是使用专用软件设计新花型另一种是直接由客还原花型的颜色分配和组成结构成为恢复花型原商提供样片花型∀在实际生产过程中以后者的情貌!完成花型自动识别亟待解决的关键问题∀≈况居多∀为了获得样片花型图像传统的做法是图像分割是图像处理技术中的重要步骤它使由人眼进行判别≈然后再输入到计算机中这种方法图像被划分或分割成具有相近特征的区域∀常用效率较低而且对一些复

8、杂花型或不规则花型人工的图像分割算法有直方图阈值分割算法!特征空间还原的难度很大∀理想的方法是先扫描样片花型聚类法!基于区域的方法!基于边缘检测的方法!模生成花型数字图像然后通过某种算法对图像进行糊方法和神经网络方法等∀其中利用特征空间聚≈处理直接还原花型∀然而由于提花毛皮样片的表类的方法直观易于实现∀在聚类方法中比较著≈面非常粗糙表面各点对光线