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申请/专利权人：无锡学院

摘要：本发明公开了一种基于灰度共生矩阵GLCM的大理石自动排版方法，包括以下步骤：步骤1：大理石纹理提取：将大理石图像转换成灰度图像，并进行降采样和高斯滤波；步骤2：采用ULBP算法提取灰度图像的纹理特征；使用GMM聚类算法将ULBP算法提取的纹理特征进行聚类分割并将像素值同一化；步骤3：通过灰度共生矩阵GLCM选择灰度图像的关键纹理特征；步骤4：将提取到的关键纹理特征输入改进后的遗传算法，获取大理石排版的最优解。本发明基于ULBP算法和GMM聚类算法融合的特征提取策略，通过灰度共生矩阵GLCM选择灰度图像的关键纹理特征，提取出来的特征信息包含的冗余信息少，从而使计算美观度的时候产生误差较小，更有利于产生好的排版效果。

主权项：1.一种基于灰度共生矩阵GLCM的大理石自动排版方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：大理石纹理提取：将大理石图像转换成灰度图像，并进行降采样和高斯滤波；步骤2：采用ULBP算法提取灰度图像的纹理特征；使用GMM聚类算法将ULBP算法提取的纹理特征进行聚类分割并将像素值同一化；步骤3：通过灰度共生矩阵GLCM选择灰度图像的关键纹理特征；灰度共生矩阵GLCM基于对大理石图像中像素灰度级别的空间分布进行建模，通过计算大理石图像中每对像素在给定方向上的共生频率来表征纹理结构，即从灰度i的像素点出发，距离a,b的另一像素点x+a,y+b的灰度为j的概率；步骤4：将提取到的关键纹理特征输入改进后的遗传算法，获取大理石排版的最优解；即：改进的遗传算法通过构造评价函数来评价大理石图像的美观度，即计算大理石纹理特征与其上下左右四个方向相邻大理石纹理特征相交边的灰度差，评价函数计算公式如下所示： 其中，ωi＝1,2,3,4分别代表左侧、右侧、下侧、上侧是否有相邻大理石，如果有则为1，否则为0；x表示边缘灰度值，c表示排版预设的列数，N为大理石板总数量；对评价函数取最小值，评价函数数值越小，表示大理石图像相邻边之间的局部纹理特征更相似，能够达到更优秀的纹理衔接效果；通过改进的遗传算法循环迭代直到评价函数值不再下降为止；利用改进的遗传算法生成初始种群，即随机的大理石图像序列组合，将美观度最小的序列组合作为最佳的排版序列，得到最优排版效果。

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