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[图像处理] 改进核模糊Ｃ均值聚类算法在服装图像分割中的研

说明：：图像分割是基于内容的服装图像检索系统的重要研究内容之一，传统的模糊Ｃ均值聚类算法在用于图像分割时，存在对样本分布和输入参数有限制、收敛于局部最优解、对噪声敏感等缺点．本文加入高斯核函数优化空间样本数据计算，并利用局部空间信息提高图像分辨能力，有效改善了模糊聚类算法．通过实验发现，改进的算法提高了图像类与类之间的分离性，分割结果更准确，对样本间的微小差别处理较好，具有更加可靠的性能．
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[图像处理] 复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法

说明：为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；最后，对像
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[图像处理] 超像素分割算法研究综述_王春瑶

说明：超像素能够捕获图像冗余信息，降低后续处理任务复杂度，已受到了国内外研究者的日益关注。首先分析了超像素分割领域的发展现状，以基于图论的方法和基于梯度下降的方法为视角，对现有超像素分割方法进行归纳和论述。在此基础上，就目前常用的超像素分割算法进行了实验对比，分析各自的优势和不足。最后，对超像素分割技术的最新应用进行了介绍和展望
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[图像处理] 一种基于分水岭变换的图像分割方案

说明：数学形态学以图像的形态特征为研究对象，用具有一定形态的结构元素描述图像中元素与元素、部分与部分之间的关系，以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学用于基于区域的图像分割最典型的例子就是分水岭(Watershed)方法。分水岭算法(Watershed)基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个
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