英语的六个维度

分割算法

提出了主成分分割的框架

如图1所示。颜色和纹理特征

分别从两个不同的渠道提取。颜色

分割算法中最复杂的部分。

CTex统计分析框架是一个输入。

图像的RGB和YIQ色度表示。起源

图像(RGB色彩空间)是第一个预过滤和GB-FAB。

[24]各向异性扩散算法用于消除。

图像噪点弱，可收藏，有质感，改善。

地方色彩的一致性。第二步的主导地位

颜色(初始种子、计算图像)

使用最佳聚类数的无监督分类

该程序基于SOM。其次，

K-means算法用于滤波RGB图像聚类。

聚类中心正在初始化主色吗？

和先前计算中的数据包数量

一步之遥。如图，如图1，第二个是流，颜色分。

该算法的原始输入图像被转换成

YIQ的两个色度表示将进一步相似。

程序RGB图像。滤波YIQ图像聚类

聚类中心从K-means算法开始

也就是说，从RGB数据计算主要初始颜色和YIQ组的数量。

使用自组织映射程序)。聚类RGB和YIQ图像基于

它级联产生中间图像。就这样吗？

进一步进行多空间6维k均值聚类。

以及输出最终的颜色分割图像。第二个主要成分

CTex框架涉及到提取纹理。

原始图像的特征在整个光谱中

第十二组频率计算滤波器的差值

公平的平衡和方向。最终的彩色分割图像，

纹理图像的数量(给定纹理图像

其他银行的数量大小和方向)和过滤器第十二。

最后，总分组有几个自适应输入。

空间k均值聚类(ASKM框架，其回报

最后的描述分割了图像。

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