【摘 要】
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民族文化图案的分割是数字化分析民族文化的关键步骤之一.现有的图像分割方法虽然能够较好地分割自然图像,但分割民族文化图案时依然存在着难以保持主要结构和依赖大量手动交
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院; 浙江理工大学信息学院; 山东大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61272309);浙江省自然科学基金(批准号:LY18F020033);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(批准号:A1818);浙江理工大学科研基金(批准号:17032001-Y)资助项目
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民族文化图案的分割是数字化分析民族文化的关键步骤之一.现有的图像分割方法虽然能够较好地分割自然图像,但分割民族文化图案时依然存在着难以保持主要结构和依赖大量手动交互等问题.本文提出一种基于多层次块匹配的民族图案分割协同优化方法.首先,充分利用民族文化图案的重复性特点,通过全局块匹配自动检测多个相似目标图案;接着,通过局部块匹配估计图案之间的相对朝向,再利用带约束的块匹配建立准确的稠密对应;最后,构建分割图元之间的协同优化模型,获得保持结构特征的分割结果.本文方法能够将相似图案自动分割为相互关联的细节图元,不仅交互少、精度高,还能改善矢量化等民族文化图案数字化分析的质量,大量的实验证明了其有效性.
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