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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明提供一种基于SOM神经网络的密度峰值聚类分色算法，涉及清晰化处理和分色技术领域，创新点在于结合Real‑ESRGAN盲超分辨率重建网络对图像进行预处理，增强了图像细节，提高了分色准确性。算法以SOM神经网络作为初始聚类，简化了高分辨率图像的颜色信息，降低了计算复杂度。同时，算法采用改进的DPC算法，自动计算颜色节点聚类数目，更贴近人眼感知。此外，基于连通域分析的颜色合并算法有效解决了分色图像中的杂色点问题。本发明的算法通过综合运用先进的图像处理技术和神经网络聚类方法，实现了高效、准确的图像分色处理。该算法在图像处理和计算机视觉领域具有广阔的应用前景，能够提升图像质量，优化颜色信息，为后续的图像处理和分析提供有力支持。
主权项：1.一种基于SOM神经网络的密度峰值聚类分色算法，其特征在于，包括：S1、使用Real-ESRGAN盲超分辨网络对退化的彩色图像进行清晰化处理，得到边界清晰的高分辨率彩色图像；S2、对所述高分辨率彩色图像进行预处理，将所述图像从RGB颜色空间转换为人眼感知均匀的Lab颜色空间；S3、训练SOM神经网络后使用SOM神经网络对所述图像的像素进行初始聚类；S4、使用密度峰值聚类DPC算法对所述图像进行二次聚类；S5、通过基于连通域分析的方法合并所述图像中的杂色点；S6、采用最邻近插值算法，在不改变图像颜色数量的基础上，对调整分色图像的尺寸。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于SOM神经网络的密度峰值聚类分色算法
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