模糊集理论在色彩构成识别中的应用
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TP391.4

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国家自然科学基金资助项目 ( A6 0 1770 0 4)


Applications of Fuzzy Sets Theory in Color-structure Recognition
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    摘要:

    报导了模糊集理论在色彩构成识别中应用的理论和实验结果。利用动态K-L变换,把用RGB参量表示的彩色图像转化为用三彩色基I^1、I^2和I^3表示的彩色图像,求出它们的直方图;利用模糊原理对其色彩构成进行识别,即把得到的直方图变成具有某种意义的模糊集,提取其隶属函数作为色彩构成特征量,依据模糊集理论中的择近原则,进行图像色彩构成的识别。由于该方法直接从图像中得到直方图,把直方图的数据模糊化进行识别,不依赖于观察者的主观判断,因而客观性强,而且可以大大提高识别的速度。

    Abstract:

    We report for the first time the theoretical and experimental results of the application of fuzzy sets theory in color-structure recognition.In this application,Karhunen-Loeve(K-L) transformations are used to transform color images in RGB color space into that in I 1,I 2,I 3 color space,where histograms of the color images are used as fuzzy sets and their membership functions are used to extract the characteristics of the color images.In this way,similarity principle of fuzzy sets theory can be employed in the recognition of color-structure of color images.Our theoretical analysis and experimental results show clearly that the results will not be affected by the subjective discrimination and the speed of the recognition will be increased obviously.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

梁艳梅 翟宏琛.模糊集理论在色彩构成识别中的应用[J].光电子激光,2002,(5):511~514

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  • 最后修改日期:2001-11-05
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