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| 典型图像分类算法分析 | |
| 引用本文： | 李沃松.典型图像分类算法分析[J].中国高新技术企业评价,2007(16):109-109,120. |
| 作者姓名： | 李沃松 |
| 作者单位： | 李沃松（福建省财会管理干部学院计算机系） |
| 摘 要： | 本文主要讨论了图像处理中基于人类视觉系统(HVS)的图像区域分类的相关概念、技术以及算法的实现。图像分类是指将图像分成平滑区、纹理区和边缘区,它是图像处理中一种重要的手段,具有广泛的应用。所谓平滑区就是指图像中灰度变化较少,包含信息量少,能量小的部分;而边缘是图像中一种灰度突变形式的集合;纹理是表征象素按一定的排列规律进行重复排列的部分。纹理区和边缘区的图像块具有较大的能量。本文主要基于人类视觉的一些特性,提出了空域和频域两种分类算法,这两种算法都是先将图像分块,然后再与人类视觉特性相结合,对各个图像块进行处理,再确定相应划分区域的阈值,对原始图像进行二次分类,最终得到图像的平滑区、纹理区和边缘区. |
| 关 键 词： | 图像分类 人类视觉系统 平滑区 纹理区 边缘区 |
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