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          基于灰度共生矩陣的圖像分割方法研究

          作者: 時間:2009-12-16 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          2.4 實驗結(jié)果分析
          根據(jù)前述步驟,利用Matlab和VC++工具對圖像進行分析處理,然后利用聚類分析等方法實現(xiàn)的實驗效果,如圖4所示。

          由圖4可以看出,對于紋理特征明顯的圖像進行二值化后,再根據(jù)紋理特征值結(jié)合加權(quán)歐式距離進行圖像特征處理,最終得到的效果圖實現(xiàn)了較好的區(qū)域融合和劃分,達(dá)到了的目的。

          3 結(jié)束語

          文中利用共生方法對圖像進行紋理特征提取,然后根據(jù)加權(quán)歐氏距離對每個紋理區(qū)域進行模式匹配,將圖像按不同紋理區(qū)域進行整合劃分。最后利用聚類等方法實現(xiàn)了。經(jīng)過多次試驗表明,對于具有顯著紋理特征的圖像,利用基于共生的方法實現(xiàn)對圖像的分割具有一定的準(zhǔn)確性和實用性,并能較好的實現(xiàn)效果。


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