第28寒第5期 2016年10月
浙江水利水电学院学报
J. Zhejiang Univ of Wat. Res & Electric Pow
Vol.28No.5 Oet.2016
基于模糊聚类的颜色块自动模式识别方法研究
张怡
（浙江水利水电学院电气工程学院，浙江杭州310018）
要：在线图像监测的快速发展对计算机图像识别技术的应用提出了越来越追切的需求，从计算机决策支持系摘
统(DSS)的设计出发，根据在线图像监测的特点，分析了将模期模式识别技术应用于在线监测图像额色识别与分类的优越性，提出了一种适用于在线监测图像额色自动识别与分类的方法，算法首先根据专家给出的样本学习集获取各类识剧色中心，引入改进模糊C均值聚类方法和通图遍历技术，在获取该像素对应额色模式关于各种识别色中心的衰属度的基础上，基于额色不突变的规律综合分析整个图像形成各个额色图块，得到图像各个区域的
额色分类结果，此方法可用于指导各行业类似额色块自动识别和分类技术的运用。关键词：在线监测；颜色；模期模式识别；连通图遍历
中图分类号：TP391.4
文献标志码：A
文章编号：1008536X(2016)10-0080-04
Study of Computer Pattern Recognition Method for Colour
Blocks Based on Fuzzy Clustering
ZHANG Yi
(College of Electrical Engineering, Zhejiang University of Water Resources and Electric Pover, Hangzhou 310018, China) Abstract: The rapid development of online image monitoring has put forward more and more urgent needs for the application of computer image recognition technology. Aceording to the design of Decision Support System (DSS) and the characteris-tics of online image monitoring, this peper analyzes the advantages of applying fuzzy pattern recognition technique to online monitoring image colour identification and classification, and proposes a new method. Firstly, the algorithm acquires all kinds of identification colour center based on sample learming sets given by experts and introduces fuzzy c-means elustering method and conneeted graph traversal technique. Based on identification colour membership of pixel's corresponding colour pattern and colour's no-mutation rules, this paper comprehensively analyzes the whole image to form each colour pattern and to obtain the colour identification results of each area. This method is prevalently instructional to similar colour automatic identification.
Key words: online monitoring; colour; fuzzy pattern recognition; connected graph traversal
近年来，医学图像诊断、文字识别、车牌识别、
卫量拍照等领域，越来越需要基于图像处理的实时在线监测技术的发展.在线图像监测技术的成功运用体现出方便、便利、安全等强大优势.计算机图像处理技术实现的基础之一，就是计算机能够根据图像颜色自动识别同一类颜色，进而组成一类色块构成图像处理的颤额色分类基础.以往，很多在线监测系统更多是依靠运行人员人为观察与分析采集
收稿日期：2016-07-06
作者简介：张怡（1977-），女，浙江杭州人，硕士，讲师，主要研究方向为电力系统自动化、新能源技术、计算机技术在电力系统中的应用。
万方数据
图像，缺乏自动识别和分析功能，其原因是对背景复杂的图像分析方法的研究还不够系统和成熟，本文在研究图像识别和分析系统的构架基础上，提出了一种基于连通图遍历的聚类方法实现监测图像的额色识别和分类方法，同时考虑工业环境下采集的图像由于畸变和噪声所导致的图像模糊处置正符合模糊理论精神，故引人模糊C均值聚类方法来提高算法的适用性和鲁棒性1-4].算例分析表明，该方法具备较强柔性处理能力的同时，又具备了较好的识别准确性