本文關鍵詞：基于SVM手繪太陽黑子圖像背景提取方法

  更多相關文章： 手繪太陽黑子圖 背景提取 支持向量機 監(jiān)督學習 K-means聚類

【摘要】：手繪太陽黑子圖像手寫記錄信息對于研究太陽黑子長期活動規(guī)律具有重要價值,而背景提取又是利用計算機手繪太陽黑子信息數(shù)字化工作中的關鍵過程。文章提出一種基于支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的手繪太陽黑子圖像信息背景提取方法,通過針對性地對每個像素樣本特征向量的監(jiān)督學習訓練,從而實現(xiàn)背景像素與前景像素的分離,實驗證明該方法具有很好的魯棒性,將此方法與傳統(tǒng)的K-means模糊劃分、模糊C均值(FCM)聚類方法進行對比分析,證實該方法的應用價值更高。
【作者單位】： 三峽大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金(U1331113;2014FY120300)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著科學技術的快速發(fā)展,在短短幾十年間,數(shù)字圖像處理技術快速發(fā)展,并逐漸趨于成熟。該技術在人工智能應用、遙感影像處理、空間探測、工業(yè)檢測以及生物醫(yī)學等眾多領域都得到了廣泛應用,并為這些領域內(nèi)的學科發(fā)展提供了新的方向和突破點[1]。在研究太陽活動的過程中,對

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