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文檔簡介

基于新疆民問相似織物圖案的特征提取及評價計算機工程與設(shè)計 ComputerEngineeringandDesign特征選取評價模型特征的可靠性----用來識別一個類別的對象特征的可區(qū)別性----用來區(qū)分不同類特征選取評價模型特征的獨立性----特征之間的區(qū)別實驗結(jié)果對每組對象提取七個方面的特征實驗結(jié)果分形維數(shù)舉例----差分盒維數(shù)實驗結(jié)果小波變化的三層分解 奈奎斯特頻率 分別求能量，作均值實驗結(jié)果Tamura紋理特征-----粗糙度實驗結(jié)果灰度共生矩陣實驗數(shù)據(jù)彩色地毯圖案邊緣提取方法ComputerEngineeringandApplications計算機工程與應(yīng)用實驗步驟ROI（regionsofinterest）提?。ㄈ舜_定的）實驗步驟圖像增強（拉普拉斯算子）實驗步驟K-means聚類實驗步驟Canny算子提取基于分量組合及其位壓縮的紡織圖案提取方法紡織學(xué)報JoumalofTbxtileResearch實時顏色域壓縮屏蔽RGB顏色分量8位中的末3位顏色(即：將掃描到的像素顏色分量值跟11111000求與運算)對織物圖案的顏色壓縮結(jié)特定顏色特征提取 以往的織物圖案提取方法一般是采用傳統(tǒng)組合將彩色圖像直接轉(zhuǎn)換成灰度圖再進行識別處理的，這就會將完全不同的顏色值轉(zhuǎn)變?yōu)橄嗤幕叶戎担瑥亩鴣G失借助色彩針對特定顏色進行視覺識別的有用證據(jù)。最優(yōu)閾值選取類似K-means的方法

1)選擇一個初始閾值的估算值T（如圖像強度最大值與最小值的均值）。 2)利用閾值T把圖像分割成兩組，R1和R2。 3)計算區(qū)域R1和R2的均值u1和u2。 4)選擇新的閾值T：T=（u1+u2）/2. 5)重復(fù)2)—3)步，直到u1和u2不再變化實驗結(jié)果實驗結(jié)果一種基于自適應(yīng)顏色壓縮的織物圖案提取方法ComputerEngineeringandApplications計算機工程與應(yīng)用PCA 計算特征值，根據(jù)特征值大小，選取特征向量N個（N為你要降到的維數(shù)） 原向量矩陣M×10000，得到特征向量矩陣M×N，進行轉(zhuǎn)置N×M，乘以調(diào)整過的原矩陣（即對原矩陣減去維的平均值），得到N×10000維矩陣，實現(xiàn)了降維競爭學(xué)習(xí)SOFM基于競爭學(xué)習(xí)，對winner節(jié)點及其附近節(jié)點權(quán)值都發(fā)生改變。自適應(yīng)顏色壓縮算法實驗結(jié)果基于遺傳算法的織物印花圖案的分割計算機工程與設(shè)計ComputerEngineeringandD

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