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文檔簡介
1、數(shù)字圖像修復(fù)是機(jī)器視覺中的研究熱點(diǎn),如今越來越多的研究者加入到圖像修復(fù)的研究行列中,促使圖像修復(fù)技術(shù)得到了快速的發(fā)展。然而,由于圖像破損情況的復(fù)雜性,時(shí)至今日還沒有一種修復(fù)算法能夠適應(yīng)于所有情況的修復(fù)。
要完成圖像的自適應(yīng)修復(fù),前提是能夠?qū)D像的破損區(qū)域自動(dòng)分割提取,目前大多數(shù)的破損區(qū)域的確定還是靠人工來完成。文章用贛南地區(qū)紅色文物作為圖像處理的研究模體,在其基礎(chǔ)上展開了對圖像破損區(qū)域自動(dòng)提取和修復(fù)的研究。具體內(nèi)容如下:
2、> (1)聚類分析中的K-均值(K-Means Clustering)聚類是非常經(jīng)典的無監(jiān)督聚類算法。它原理較為簡單并且能夠快速收斂,而缺點(diǎn)也很明顯:算法結(jié)果嚴(yán)重依賴初始中心的選擇,并且全局尋優(yōu)能力不足?;依莾?yōu)化算法是最近幾年提出的一種元啟發(fā)式算法,擁有良好的勘探與開發(fā)能力,文章提出一種結(jié)合灰狼優(yōu)化和 K-均值的混合聚類算法。實(shí)驗(yàn)證明,該混合算法以尋求一組最佳聚類中心為目標(biāo),在較快的收斂速度下能得到良好的全局搜索能力,提高了原始算法的
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