一种基于自适应颜色压缩的织物图案提取方法

摘要

文章介绍了一种新的基于主成分分析网络PCA与自组织特征映射网络SOFM的颜色自适应压缩技术,并首先将该技术应用到了纹理状织物图案的提取研究中.研究表明:提取主颜色系对消除图像中的噪声污染成分非常有效,能够减少原图像上因噪声干扰引起的纹理分割误差.通过竞争学习的分类识别引入了像素间的空间位置关系,使得经神经网络分类出的图像与原图像最接近,并提高了在图案提取分割中的计算效率.该研究结果在获取织物图案设计与仿制中可减少人机交互量,提高识别效率,在工程应用上具有相当的实用价值.