基于网点图像模糊性的图像分割方法的研究

王晓红; 衣永政

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印刷网点图像的评价与识别是印刷品质量评价和控制的重要手段.由于网点扩大、印刷压力变动、油墨流动、纸张吸收等因素的影响,在网点图像周围形成一个灰度渐变的区域,再加上纸张本身的灰度、图像采集过程中不可避免的系统因素的干扰等,使图像包含了许多噪声,从而使网点图像变成了一个不确定边缘的模糊信息源,这将给图像的识别与判定带来很多的困难.网点图像的分割就是把属于网点的像素从背景、噪声信息中分离出来.鉴于网点图像信息的不确定性、模糊性及多样性,本文试用信息论中的熵最大原理和模糊聚类法对网点进行分割,并取得了良好的实验效果,为印刷图像的数字化控制提供了良好依据.

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来源
《出版与印刷》 |2005年第3期|21-25|共5页
作者
王晓红; 衣永政;
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作者单位

上海出版印刷高等专科学校;

上海理工大学出版印刷学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类印刷工业;
关键词
印刷网点图像; 图像分割; 熵最大法; 模糊聚类;

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