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基于区域活动轮廓模型在处理医学特定分割目标时,受到图像背景影响较大,难以提取目标边界轮廓.针对这一问题,提出一种改进LFI模型.该模型构造出局部适当图像来逼近原图像,且引入吸附因子约束曲线演化方向,恢复曲线演化渐进性,使得分割具有针对性.采用二值水平集方法实现整个分割过程,避免了传统水平集数值不稳定性.实验结果表明该方法可以快速有效地分割特定医学图像目标. 相似文献
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图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性. 相似文献
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随着深度学习方法在计算机视觉领域的崛起,如何将其应用于具有全天时、全天候等优点的SAR图像也成为一大研究重点.相较于传统图像,SAR图像由于其难判读、应用人群较少等原因难以获得大量标注数据.本文提出一种基于场景合成和锚点约束的SAR图标检测方法.通过区域生长算法和阈值法对SAR车辆目标及其阴影进行分割,然后随机嵌入SAR复杂场景中的合理区域来合成目标检测数据集.针对SAR车辆目标的几何特性、图像分辨率参数,对Faster-RCNN中的锚点大小进行约束,减少不符合SAR车辆目标检测框尺寸的候选框,大量约简冗余计算,提升训练、测试效率及精度. 相似文献
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为了能够提高图像分割的精度,提出了一种基于统计学和分形维数的图像分割方法,能够对自然景物中树木、道路和天空进行分割,并且可以应用于机器人导航的视觉系统.该方法首先通过统计大量的道路和树木和天空的分形维数(LFD),分析三者对应的LFD值分布特点,然后利用该特点对图像进行分割,最后对分割后的图像进行平滑处理,得到分割结果.实验结果表明:利用统计结果进行图像分割能够提高分割速率,而且使用分形维数作为特征能够得到比较精确的分割效果. 相似文献
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由于高光谱图像中的地物空间分布具有规整性和局部连续性,同时超像素分割是一种将空间图像分割成多个同质区域的有效方法,因此从超像素的角度进行高光谱图像分类将具有重要意义.本文提出了一种超像素级Gabor特征融合的高光谱图像分类方法,简称为SPGF.首先,使用一组预定义的二维Gabor滤波器与原始高光谱图像进行卷积运算,提取有效特征.同时,利用简单线性迭代聚类（简称SLIC）超像素分割方法将原始高光谱图像划分成互不重叠的超像素.然后,对于每个Gabor特征模块,利用支持向量机分类器进行分类,并使用多数投票策略实现各模块分类结果的融合.最后,使用通过SLIC算法得到的超像素图对分类结果进行修正.在2个真实高光谱数据集上的实验结果表明,本文提出的SPGF方法能够比领域内的一些经典算法获得更高的分类效果. 相似文献
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讨论玻耳兹曼关系式的状态数、熵及其常数与光学成像灰度级划分的谱关系．将热力学原理应用于光学成像过程的微观分析,提出实际图像、理想图像及其玻耳兹曼熵谱概念．认为实际图像灰度级处于平衡态,理想图像则是非平衡态的灰度级分布所构成．从平衡态到非平衡态转化是１个非自发过程,需要外部施加作用,利用平衡态和非平衡态之间的熵差分布实现图像分割．实验与分析表明图像分割的实质是在外力作用下实现从实际图像对理想图像的逼近． 相似文献
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虚拟人脑部组织脑的提取已经成为虚拟人脑数据分析的一个重要环节,但由于图像噪声、下层数据等因素的影响,传统方法得不到较好结果．首先利用ＲＧＢ,ＨＳＬ,ＨＳＶ空间信息构造新的信息场,该信息场可以降低下层数据的影响;再利用结构张量信息构造各向异性Ｇｉｂｂｓ场,降低噪声的影响;利用各向异性Ｇｉｂｂｓ场改进的ＦＣＭ模型对图像进行分割,以降低颜色强度不均匀现象导致的误差．实验表明,该方法可以得到较好的分割结果． 相似文献
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提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果. 相似文献
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为了使数字高程模型(DEM)图像显示时各种颜色所占面积大体相等，提出了一种图像分割多阈值确定方法。该方法先用较多的组数对数据点按高程分组统计，在此基础上合并数据点较少的相邻组，得到分布较为均匀、组数较少的二次分组，提取二次分组的组限作为阈值。试验和分析证明，用该方法获取的阈值能较好地分割图像，节省时间和空间。 相似文献
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面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献
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介绍一种基于图像熵和自动分割技术的卫星云图阂值分类方法,重点解决普通阈值法中阈值不确定性的问题。采用自动分割方法进行云图的划分,结合图像纹理特征信息,通过统计分析来确定具体的阈值。将该方法应用于2007年7月上旬淮河流域的暴雨过程,并与美国GOES卫星分层阈值进行类比,分析了两种阈值与地面实况降水间的关系。结果表明,该方法能够在卫星估算降水过程中增强对不同类型降水的识别能力,是一种有效的卫星云图分类方法。 相似文献
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云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。 相似文献
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提出了一种新的图像检索方法,它利用图像颜色特征和空间特征的加权平均作为图像的相似性度量．与目前常用的图像检索方法相比,该算法在查精度及查全度两个指标上均有明显的提高,且对结构相似但颜色完全不同的图像也能够有效地进行检索．同时,由于特征加权因子的可调节性使得所设计的系统可根据用户检索所反馈的信息进行调节及控制． 相似文献
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传统的模式识别难以对土地遥感影像一次性精确统计分析.在精确分割出土地种类的前提下,本文提出了一种基于骨干网络为ResNet-101-RPN的Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取方法.该方法包括以下步骤：数据获取、图像去雾、遥感影像土地统计分析、土地分割和轮廓获取.在一个具有挑战性的卫星地图瓦片数据集上对所提出的方法进行训练和测试.实验结果表明,该方法以0.907的均值平均精度（mAP）和31.33像素的均值平均距离误差（mADE）获得了令人满意的不同种类土地分割和轮廓提取结果. 相似文献
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提出了一种基于线支持区域的闪电通道识别算法 (LLSR),该算法首先应用对比度拉伸和高斯匹配滤波方法对闪电通道图像进行预处理,以增强闪电通道的对比度;然后自动检测出包含闪电通道的线支持区域,并用最小外接矩形包含这些区域;最后在各个矩形区域内分别使用最大类间方差Otsu阈值法进行分割,得到闪电通道识别结果。试验结果表明:LLSR具有良好的局部特性和自适应性,它不仅能自动提取低对比度闪电图像的通道,还能自动提取具有复杂背景闪电图像的通道,自动提取结果在视觉上与人眼观测结果一致。且定量评估结果表明:LLSR相比传统算法具有更好的分割精度。 相似文献
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海雾无论在海上还是在沿岸地带，都因其恶劣的能见度对交通运输、海洋捕捞和海洋开发工程以及军事活动等造成不良影响，因此对于海雾的实时监测和预报就显得尤为重要。本文提出了基于深度学习的静止气象卫星多通道图像融合分割算法，使用D LinkNet深度卷积神经网络语义分割算法模型对黄渤海海域范围的16通道、空间分辨率为0.5 km的Himawari 8卫星数据进行研究。分别采用均交并比（mIOU）以及观测值检验作为评价指标，在测试集上的mIOU为0.9436，并且用卫星测试数据结果与海上观测数据结果进行对比，得出雾区准确率（检测有雾且真实有雾/检测有雾）为66.5%，雾区识别率（检测有雾且真实有雾/（真实有雾-云覆盖））为51.9%，检测正确率(检测正确/总样本)93.2%。本文提出的方法能为海雾监测提供一个可靠的参考。 相似文献
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基于全视野数字图像的能见度估算方法是将全视野图像大气透射率与大气能见度通过曲线拟合方法建立联系,得到估算模型进行能见度估算。首先通过历史全视野图像和对应时刻的大气能见度建立样本数据集,再利用暗原色先验理论获取全视野图像大气透射率,通过多项式拟合方法建立离散样本数据集中大气透射率与对应时刻大气能见度的关系,即全视野图像能见度估算模型,最终将所需估算时刻的数字图像输入估算模型进行能见度估算,得到大气能见度数值。结果表明:建立的基于全视野数字图像能见度估算模型在环境光照均匀时大气能见度估算值与能见度实测值有较好的一致性,可作为前向散射仪的补充观测方法,弥补其采样存在的局限性。 相似文献
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在人机交互领域中,人手的位置信息往往直接用于交互指令的解读与交互结果的计算,因此高精度的实时人手位置检测是实现非接触式的、自然的人机交互的重要基础.针对Kinect 2.0追踪人体骨骼点获取的三维坐标数据的波动和误差较大的问题,本文提出了基于相关点均值处理的人手位置检测算法.该算法基于深度信息,以手腕为分割阈值点,进行人手图像分割,并对人手位置信息相关点进行空间平均处理与时间平均处理,提高位置检测精度.实验结果表明：基于相关点均值处理的人手位置检测算法是有效的,检测误差在5 mm以内,能够满足在人机交互等应用系统中的基本要求. 相似文献
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异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要回顾了异质人脸图像合成的发展历史,并从异质人脸图像合成的应用进展、模型结构、性能评估、数据集和定性分析等方面综述了该领域最新的关键技术的发展情况,展望了异质人脸图像合成面临的挑战以及其关键技术的发展趋势. 相似文献