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《云南师范大学》 2017年
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民族服饰图像分割算法研究及系统设计与实现

王禹君  
【摘要】:少数民族服饰是少数民族在漫长的历史发展中形成的具有特色的少数民族文化,是我国宝贵的资源。但是,随着社会现代化发展以及经济全球化等各种因素的影响,少数民族服饰文化资源正濒临消失,甚至部分服饰文化已经消失,保护形势严峻。从计算机视觉的角度来分析民族服饰的底层视觉特征,对少数民族服饰文化的数字化保护与传承具有十分重要的学术意义和应用价值。本文针对少数民族服饰数字化以及图像处理等方面主要的研究内容如下:(1)少数民族服饰图像的采集及图像库的构建。本文实验的服饰图像均来自于自建的少数民族服饰图像数据库,而服饰来源是我们研究团队赶赴云南各个少数民族聚集村落或者博物馆实景拍摄。目前,该数据库已包含佤族、哈尼及彝族等多个民族的服饰图像,并且数据库中的服饰种类和数量还在不断的建设当中。(2)针对少数民族服饰图像对模糊C均值聚类分割算法的改进。本文融合块截断算法的思想,提出一种改进的基于空间邻域的模糊C均值的分割算法。首先利用方块截断编码理论将图像R、G、B颜色空间分量截断为六个分量,然后通过六维特征向量对民族服饰图像进行特征表示,最后结合基于空间邻域的模糊C均值分割算法进行聚类分割。综合量化指标和视觉效果,对比实验结果表明该算法不仅对噪声图像具有很好的鲁棒性,而且对民族服饰图像分割效果较好,尤其对民族服饰具有代表性的特征元素区域分割效果显著。(3)少数民族服饰图像分割系统的设计与实现及关键技术解决。本文利用Java与Matlab混编技术搭建了少数民族服饰图像的分割系统,并且解决了两者在混编中以图像对象作为参数进行参数互相传递的关键性技术问题。从而系统即具有Java语言的可靠稳定性、较强的GUI设计以及面向对象的特点,也具有Matlab语言强大的图形图像处理功能以及数值矩阵计算的功能。此外,系统中不仅集成了我们在第三章所提出的算法,而且还集成了多种经典并且有效的图像分割算法,为民族服饰元素库构建以及民族服饰相关研究者提供了相关的技术参考。
【学位授予单位】:云南师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TS941.742.8;TP391.41

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