南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室, 江苏 南京 210037
提出了一种网目调光谱反射率预测方法。网目调单个网点由若干个区域组成：网点核心区域，该区域的油墨层厚度均匀，且等于实地印刷的油墨层厚度；其余边缘区域有一个模糊的厚度分布函数，这部分油墨层厚度比实地油墨层厚度薄,且越靠近网点边缘油墨层厚度越薄。采用模糊局部信息C均值算法按像素密度值聚类网目调单个网点,得到了层次分明的网点密度分布并计算各个层次的面积率。以此建立了一个新的光谱反射率预测模型，该模型预测的光谱反射率与实际印刷样张测量得到的光谱反射率具有很好的光谱匹配曲线，证明该算法模型具有较高的预测精度。
色彩光学 光谱反射率预测 Lambert-Beer定律 模糊局部信息C均值算法 核心-边缘模型
1 浙江大学 信息与电子工程学系, 杭州 310027
2 中国计量学院 太赫兹技术与应用研究所, 杭州 310018
为了克服返波管太赫兹连续波成像系统所获取图像存在的对比度低、干涉条纹强等缺陷,较好地区分出目标和背景,避开不规则干涉条纹的干扰,采用基于模糊局部信息C均值的聚类算法用于目标检测,并针对太赫兹图像性质,对其中的隶属度函数进行了改进.结果表明,新的聚类分割算法适用于具有不规则条纹干扰下的太赫兹连续波图像,能较好地提取出图像中的目标,较经典图像聚类算法具有更好的目标检测精度.
图像处理 太赫兹连续波成像 聚类 模糊局部信息 隶属度加权 image processing THz continuous wave imaging clustering fuzzy local information membership weight
