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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明提供了一种用于传统纹样图像特征提取的图像分割优化方法，属于图像分割领域，包括：获取传统纹样图像的RGB颜色空间像素，采用二维傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，得到复数形式的频谱，分析频谱，将图像中特征区域的频谱和非特征区域频谱分开；经傅里叶逆变换处理，将图像从频域转换回空间域；将空间域图像的像素值范围设置在0到255之间，并转换为灰度图像；改进雪鹅优化算法，利用改进的野鹅优化算法整定K‑means算法的分割阈值，得到K‑means算法分割传统纹样图像的最佳阈值K，利用最佳阈值对灰度图像进行分割，通过优化图像分割技术提高对传统纹样图像特征提取的精确性。
主权项：1.一种用于传统纹样图像特征提取的图像分割优化方法，其特征在于，包括：步骤一、获取所述传统纹样图像的RGB颜色空间像素，采用二维傅里叶变换将所述图像从空间域转换到频域，得到复数形式的频谱，分析频谱，将所述图像中特征区域的频谱和非特征区域频谱分开；步骤二、对所述传统纹样图像特征区域和非特征区域进行傅里叶逆变换处理，将所述传统纹样图像从频域转换回空间域；步骤三、将所述傅里叶逆变换后的空间域图像的像素值范围设置在0到255之间，并转换为灰度图像；步骤四、改进雪鹅优化算法的局部开发阶段的位置更新数学模型和全局勘探阶段的搜索性控制参数alpha；步骤五、利用改进的雪鹅优化算法整定K-means算法的分割阈值，得到K-means算法分割传统纹样图像的最佳阈值K，利用最佳阈值对所述灰度图像进行分割，实现对传统纹样图像特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种用于传统纹样图像特征提取的图像分割优化方法
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