20、含噪合成彩色图像分割与提伽拉利文字字符分类技术

含噪合成彩色图像分割与提伽拉利文字字符分类技术

在图像处理领域，含噪合成彩色图像分割以及古老文字的字符分类是两个重要且具有挑战性的课题。本文将详细介绍含噪合成彩色图像分割的方法以及提伽拉利文字字符分类的相关技术。

含噪合成彩色图像分割

• 图像分割概述 ：图像分割作为数据探索过程的关键阶段，能将复杂图像转化为多个小而有意义的图像。其原理是为每个像素分配标签，使具有相同标签的像素因颜色、纹理或强度等特征形成聚类。图像分割在图像处理中应用广泛，高级图像处理技术的成效很大程度上取决于分割结果。然而，确定最优分割方法颇具挑战，尤其是对于含噪图像，由于图像像素和噪声像素易被归为同一类别，分割难度显著增加，可能导致分割不足或过度分割的问题。
• 噪声分析与处理 ：在图像中，噪声被视为多余且会破坏原始信息的无用信息，它源于图像颜色或强度等特征的不稳定。本方法分析了三种加性噪声（椒盐噪声、高斯噪声和泊松噪声）和一种乘性噪声（斑点噪声）的影响。其中，椒盐噪声表现为图像中随机分布的黑色（胡椒）和白色（盐）像素，严重破坏图像原始内容。为去除这些不必要的脉冲噪声像素，采用了强大的非线性滤波器——中值滤波器。该滤波器的原理是将所有像素值按升序排列，然后计算中值。
• 基于无监督竞争自组织映射的分割方法
  • 自组织映射（SOM）结构 ：无监督自组织映射（SOM）通过竞争学习调整神经元权重，其结构包含一个输入层和特征映射。
  • 分割流程 ：彩