模式分類技術(shù)在文物圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、圖像分類是根據(jù)圖像的各種特征參數(shù)值判定其所屬的圖像類別,即依據(jù)"樣本特征"確定"樣本類別".這屬于模式識(shí)別的分類問(wèn)題.該文在分析闡述模式分類技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究了模式分類技術(shù)在文物圖像處理應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù),并以古磁片文物圖像處理為原型,做了一些深入的研究和嘗試.該文主要取得了以下幾方面的進(jìn)展:1.研究了聚類分析,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了三種聚類算法:C-均值聚類算法,模糊C-均值聚類算法,半模糊C-均值聚類算法,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,可知在文物圖像處理應(yīng)

2、用中,模糊C-均值聚類算法效果優(yōu)于其他兩種,該文將其應(yīng)用在文物圖像分類系統(tǒng)中.2.研究了灰度共生矩陣和分形維特征相結(jié)合的綜合特征,并將其應(yīng)用于文物圖像處理,實(shí)驗(yàn)表明基于該綜合特征的分類優(yōu)于基于單一特征的分類.3.改進(jìn)的高斯—馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型的紋理分析窗大小估計(jì)方法:該文利用高斯—馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(GMRF)模型對(duì)紋理進(jìn)行描述,采用最小平方誤差估計(jì)獲得紋理圖像的隨機(jī)場(chǎng)參數(shù),并將其應(yīng)用于文物圖像的分類,實(shí)驗(yàn)表明該方法提取的特征參數(shù)非常良好的