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申请/专利权人：安徽信息工程学院
摘要：本发明公开了一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，包括如下方法步骤：S1、对图像进行噪声去除，并调整图像的对比度，得到预处理后的图像；S2、提取预处理后的图像的纹理特征、颜色特征和结构特征；S3、增强预处理后的图像中的局部特征，对每个像素应用LWR增强其特征：S4、使用DBSCAN密度聚类算法对特征进行图像分割：S5、优化和细化分割结果，包括形态学操作和小区域去除。本发明提出的结合局部加权回归和密度聚类的方法在分割准确率、鲁棒性以及处理复杂纹理和结构方面都有显著的提升。这证明了本发明方法的有效性和实用性，特别是在处理高复杂度和低质量图像方面的优势。
主权项：1.一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，包括如下方法步骤：S1、对图像进行噪声去除，并调整图像的对比度，得到预处理后的图像；S2、提取预处理后的图像的纹理特征、颜色特征和结构特征；S3、增强预处理后的图像中的局部特征，对每个像素应用LWR增强其特征：S4、使用DBSCAN密度聚类算法对特征进行图像分割：S5、优化和细化分割结果，包括形态学操作和小区域去除。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽信息工程学院 一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法
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