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In this paper, a novel approach to
In this paper, a novel approach to color and pattern analysis is proposed for printed fabric. An unsupervised analysis method is developed using a fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm and a specific cluster-validity criterion (SC criterion). First, the printed fabric is captured by a color scanner and converted into full color digital files, then the mean filter is used to smooth the color of the image. The search for good cluster numbers is made by the SC criterion, and the corresponding color clusters are obtained based on the FCM clustering algorithm. Finally, the color and pattern features of the printed fabric are calculated. The experimental results show that this approach is very suitable for analyzing the colors and patterns of printed fabrics.
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在本文中，提出了一种新颖的颜色和图案分析方法，用于印花织物。使用模糊C均值（FCM）聚类算法和特定的聚类有效性准则（SC准则），开发了一种无监督的分析方法。首先，由彩色扫描仪捕获打印的织物并将其转换为全彩色数字文件，然后使用均值滤镜来平滑图像的颜色。通过SC准则搜索良好的聚类编号，并基于FCM聚类算法获得相应的颜色聚类。最后，计算出印花织物的颜色和图案特征。实验结果表明，该方法非常适合分析印花织物的颜色和图案。
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本文提出了一种新型的印刷面料色彩和图案分析方法。利用模糊C-means（FCM）聚类算法和特定的聚类有效性标准（SC标准）开发了一种无监督分析方法。首先，打印的织物由彩色扫描仪捕获并转换为全彩色数字文件，然后使用均值滤镜来平滑图像的颜色。通过SC标准对良好的聚类编号进行搜索，并基于FCM聚类算法获得相应的颜色聚类。最后，计算了印刷织物的颜色和图案特征。实验结果表明，该方法非常适合分析印刷织物的颜色和图案。
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本文提出了一种新的印花织物颜色和图案分析方法。提出了一种基于模糊C均值（FCM）聚类算法和特定聚类有效性准则（SC准则）的无监督分析方法。首先，用彩色扫描仪采集印花织物并将其转换成全彩色数字文件，然后用均值滤波器对图像进行平滑处理。利用SC准则搜索好的聚类数，并基于FCM聚类算法得到相应的颜色聚类。最后，计算了印花织物的颜色和图案特征。实验结果表明，该方法非常适合于分析印花织物的颜色和图案。<br>
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