图象数据分层(Image Data Hierarchy)处理技术在图象数据压缩编码、边缘检测、特征提取以及模式识别中有着广泛的应用.本文将模糊聚类方法引入图象分层中,根据图象的特点,将2×2象素块划分为包含均匀和轮廓部分的七种类型,建立了表...
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图象数据分层(Image Data Hierarchy)处理技术在图象数据压缩编码、边缘检测、特征提取以及模式识别中有着广泛的应用.本文将模糊聚类方法引入图象分层中,根据图象的特点,将2×2象素块划分为包含均匀和轮廓部分的七种类型,建立了表征图象特征的相似度矩阵,修正了普通的动态聚类法,提出了λ值的自适应控制方案.最后,给出了对一幅标准“USC Girl”数字图象处理的实例以验证本方案的可行性.
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