解决方案:自动图像采集算法研究

　　解决方案:自动图像采集算法研究

　　原创图像和分割结果（二）附上常用的C-MeansACO+C-Means目标函数值解。综上所述，本章提出的方法对原聚类算法的分割结果有很大的改进，分割结果更加鲁棒，聚类精度更高。因此，ACO算法对图像的聚类和分割有很大的影响。应用潜力。agesegmentationclusteringtechniques[C].3rdInternationalConferenceSignalPro-cessing,1996.[3]AraSaatchi.HybridizationAntcolonyoptimizationK-MeansAlgorithmclusteringSpringer-VerlagBerlinLNCS3540.[4]YeZhiwei.antcolonyapproachimagetextureclassificationSPIEVol6044,60440Y,2005.Antal-gorithmsstigmergy[J].FutureGenerationComputerSystems,2000,16.（责任编辑：杜能刚）图片2822.6000954.97023356.24301333。3333 本文的方法之所以能得到比传统C-Means更好的聚类结果，是因为ACO在寻找最优解的过程中采用了群优化的方法。经过多次迭代，通过释放更多关于更好解决方案的元素的信息来消除初始类中心选择不佳的影响参考：图像分割[M]。北京：科学出版社，2001. Kettaf, FZ, Bi, D. Acomparisonstudyim-ImageSegmentationBasedAntColonyOptimizationC-MeansAlgorithmYEZhi-wei（湖北大学科技学院计算机科学系，武汉430068）摘要：最初通过释放更多关于更好解决方案的元素的信息来消除不良类中心选择的影响参考：图像分割[M]。北京：科学出版社，2001. Kettaf, FZ, Bi, D. Acomparisonstudyim-ImageSegmentationBasedAntColonyOptimizationC-MeansAlgorithmYEZhi-wei（湖北大学科技学院计算机科学系，武汉430068）摘要：最初通过释放更多关于更好解决方案的元素的信息来消除不良类中心选择的影响参考：图像分割[M]。北京：科学出版社，2001. Kettaf, FZ, Bi, D. Acomparisonstudyim-ImageSegmentationBasedAntColonyOptimizationC-MeansAlgorithmYEZhi-wei（湖北大学科技学院计算机科学系，武汉430068）摘要：

　　为了方便实现，另一种理解方式是，当拍摄场景中物体的大小达到一定阈值时，对该物体进行成像采集。为此，我们可以从图像处理中的差分阴影法中得到启发，得到如下算法。(1) 为拍摄场景准备背景图像 BImage。（2）当拍摄场景中出现图像时，可以利用预先准备好的实时图像CImage和预先准备好的背景图像BImage进行像差分析，即当前场景中图像的大小与得到整个图像的大小。H = S/A。当比率达到给定的阈值范围时，开始拍摄。算法*敏*感*词*如图 （1）应限制被摄体的位置。例如，像差法虽然可以反映物体的大小，但不能反映物体是否在图像中的适当区域。(2) 背景图片应实时更新。由于拍摄地点的时间变化，光线可能会有所不同，可能会影响像差方法的判断。因此，拍摄场景的背景必须定期更新。(3) 捕获的图像应该被压缩。通常，捕获的图像是未压缩的图像。为了更有效地节省存储空间，算法中应加入图像压缩功能。结论 实验结果 从实验结果可以看出，该算法具有良好的拍摄效果，并且还可以动态设置阈值来拍摄满足不同需求的图像。然而，该算法也有局限性。例如，如果同一物体长时间停留在场景中间，系统会连续拍摄该物体，造成不必要的冗余。

　　如何减少这种多余的拍摄需要进一步研究。我们用VC7.0实现了该算法，得到的是预先拍摄的原创背景图像，图像是人通过场景时拍摄的图像，是光强变化时拍摄的图像。参考文献：图像处理与分析[M]．北京：清华大学出版社，2000。数字图像处理[M]。北京：人民邮电出版社，2001.-胡刚涛（中国三峡大学电气工程信息技术学院，宜昌443002）摘要：当前的视频采集系统，作者提出新算法图像采集，可以实时采集图像。

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