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融合云模型和比重阈值的唐卡破损区域分割
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]阜阳师范学院计算机与信息工程学院,安徽阜阳236037, [2]西北民族大学计算机科学与信息工程学院,甘肃兰州730030
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60875006);安徽省教育厅自然科学基金项目(2015KJ012,KJ2013B192);阜阳师范学院校级项目(2015FSKJ08);安徽省质量工程项目(AH201410371078,2013zy167);阜阳师范学院质量工程项目(2013ZYSD05,2014JXTD01)资助.
中文摘要:

针对唐卡破损区域分割问题,提出了融合云模型和比重阈值提取破损区域的算法。首先获取RGB彩色图像的灰度图、HSV空间的V分量、YIQ空间的Y分量、LUV空间的L分量,合并这四个分量得到融合图像;其次利用云模型过滤融合图像,得到云过滤图像;然后计算云过滤图像的比重度并进行局部比重阈值分割,得到分割结果 1;再分块粗分割融合图像得到分割结果 2和分割结果 3;最后合并分割结果 1、2和3得到分割结果 4,对分割结果 4去除过分割区域,得到最终分割结果。实验结果表明,与一维最大熵法、OTSU算法、数字形态学算法等算法相比,该算法的分割效果较好并具有一定的稳定性。

英文摘要:

According to the damaged regions segmentation of Thangka problem, the paper proposes an algorithm with which the damaged regions can be segmented by combining the cloud model and proportion threshold. Firstly, grayscale image of RGB color image, V component of HSV space, Y component of YIQ space, and L component of LUV space can be obtained,to combine the four component will generate the fusion image. Secondly, when filtered fusion image by cloud model, the cloud filtering image be acquired. Thirdly, to calculate the proportion image with clouding filtering image and then to segment proportion image by local proportion threshold, we will obtain segmentation result 1. Fourthly, segmentation result 2, segmentation 3can be obtained by block segmenting algorithm on fusion image. Finally, to merge segmentation result 1,2 and 3, then we will gain segmentation result 4, when removed over segmentation of segmentation result 4, final segmentation result can be received.The experimental results show that the algorithm is more effective to segment damaged region than one-dimensional maximum entropy method, the OTSU algorithm, digital morphology algorithm etc. and has a certain stability.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679