1) process of image
色调分割
2) color segmentation
颜色分割
1.
Technique of land utilization updating inspection based on aerial image and color segmentation;
基于航片颜色分割的土地利用更新调查技术
2.
New method for image color segmentation;
CAD系统图像颜色分割的新方法
3.
In the field of robot vision using color segmentation,selecting a proper threshold is usually a difficult issue.
针对机器人视觉领域对图像进行颜色分割时存在阈值难以选取的问题,以及RoboCup四腿机器人足球赛这一特定环境,通过采集大量图像进行统计分析,指出了其YUV色彩空间利用率低的问题。
3) Color segmentation
色彩分割
1.
Non-rigid object tracking via color segmentation and part model match;
基于色彩分割与局部模型匹配的非刚性目标跟踪
2.
A new license plate location method, which is based on color segmentation,license plate shape analysis and mathematic morphology operation, is presented.
本文提出了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法。
3.
The image processing procedure such as color segmentation, run length encoding (RLE), connected components finding, and region merging are introduced .
介绍了相关的图像处理过程,包括色彩分割,游程编码,邻接色块查找,区域合并等。
4) skin color segmentation
肤色分割
1.
Localization of human face based on skin module and skin color segmentation;
肤色建模和肤色分割的人脸定位研究
2.
Driver's face detection based on Adaboost and skin color segmentation
基于Adaboost与肤色分割融合的驾驶员图像脸部检测
3.
In this paper,a face detection algorithm based on skin color segmentation,template matching and geometric rule conformation is presented.
提出一种以动态视频流彩色图像为研究对象,基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测方法。
5) color segmentation
彩色分割
1.
One of the problems of Self-Organizing Maps in color segmentation is that the numbers of clusters should be specified in advance and the success of the clustering algorithm largely depends on the specified number of clusters.
针对利用一维自组织映射进行彩色分割时聚类数目应该根据经验人为预先设定这一问题,基于误差平方和准则,提出了一种根据误差平方和的变化速率来自动地确定类数的方法。
2.
Another method is to use color segmentation and multiplayer perceptron classifier.
本文中提出了两种提取方法 ,即利用扫描行离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域 ;采用彩色分割及多级联合混合集成分类器的车牌提取技术 ,通过多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割 。
3.
An approach for automatic recognition of a vehicle license using color segmentation and hierarchical hybird integrated classifier is presented.
提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。
补充资料：半色调加网
半色调加网
halftone screening
bansedioo Jiawang半色调加网(halftone~ning)在二值化设备或非连续色调的设备上输出具有丰富灰度等级或彩色的图象的技术。传统的方法是用一块小面积(如0.02~x 0.02~)上不同的象素图案来模拟该小面积的总亮度值，这种方法叫半色调加网。采用半色调加网产生灰度图象的效果是由于人眼观察时对局部空间的灰度进行了平均的缘故。半色调加网的优劣直接影响彩色输出的质量。因此，一些研制生产彩色印刷设备的大公司都花了很大的精力来研究改进半色调加网技术，以得到高质量的彩色输出。 目前，比较流行的半色调加网技术有以下3种: (l)有序抖动技术如果图象分辨率与设备分辨率基本相同，则可以采用有序抖动技术。假定有一个m Xn的抖动矩阵(或称阑值矩阵)D(m“”)，当处理某点(x，y)的亮度时，首先计算点(x，y)在闽值矩阵中对应的行(i)、列(j)号: i二x 11兀dm少三y nK刁n如果(x，刃的亮度值I(x，y)>D梦“挽’，则需增强点(二，y)的亮度值;否则不变。 抖动矩阵的值可以根据应用要求由用户直接给出，也可以通过迭代法生成。 (2)调幅网技术如果设备分辨率远高于图象分辨率，则可以用n xn个设备象素组成的栅格图案(或称半色调网点)来代替图象中不同灰度值的取样点。每个栅格可以有护十1级不同的灰度值。例如，由3x3个象素组成的栅格图案，可以代表10个不同的灰度级(0一9)，如图1所示。目圈圈圈胭 0 1 2 34皿此目日- 5 6 7 89图l由3x3的栅格图案表示的 10个不同的灰度级 显然这种半色调技术是以网点的不同大小和形状来表示不同灰度级的，因此，称之为调幅网技术。它们的值可以由半色调函数来生成，而且，灰度级的增加是以降低空间分辨率为代价的(这时其设备空间分辨率实际上降为l/n)。 调幅加网的特性可用3个主要参数来描述。 ①网点也称网形。它可以由半色调网点函数来生成。可以是圆点、三角形、菱形或椭圆形等。不同灰度值可选择不同的网点。 ②网目也称网频或网线，它是设备空间中单位长度内网点的数目。设备分辨率一定，网目数越大，图象越精细，但网点也越小，能表示的灰度的层次就越小。 ③网角网点的走向，即半色调网屏坐标系与设备坐标系之间的夹角。对于二值化设备，一般选450。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条