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在张星明等人所做工作的基础上，进一步从李雅普诺夫稳定性原理出发，改进性地设计了具有全局渐进稳定性和全局指数稳定性的模糊竞争Hopfield神经网络（简称GS-FCHNN），用GS-FCHNN进行彩色图像分割，从彩色图像在CIELab空间的色彩分布图获得具有明显色差的色彩值，取该值作为模糊核，从而为神经元建立基于最大隶属度原则的状态函数，实现彩色图像的模糊聚类，达到图像目标分割的目的。实验结果表明：...
基于S-CIELAB空间的彩色图像分割
彩色图像分割 模式-彩色分离模型 颜色空间
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2010/2/20
提出一种基于S-CIELAB颜色空间的彩色图像分割算法。在人类视觉彩色传递模型的基础上，将原始的RGB图像转换到S-CIELAB空间，运用均值漂移算法对图像进行分割。实验结果表明，该算法能模拟人类视觉模糊特性，得到与人类视觉非常接近的分割结果。对于被高斯噪声严重污染的彩色图像，该算法也能有效地进行分割。
基于CIELab颜色空间和颜色分布信息熵的图像检索
颜色分布信息 CIELab颜色空间
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2008/3/11
针对基于颜色空间信息熵的图像检索,提出了一种新的改进方案,使对颜色特征的提取建立在CIELab颜色空间的基础之上。利用CIELab的均匀颜色空间特性,来完成对颜色空间的分割,使之更符合人眼的色彩感觉特性,得到符合人眼色彩感觉的颜色空间信息熵。在图像相似性度量方面,提出了加权颜色统计函数的比较方法。经实验表明,该算法能够获得比较满意的效果。