广义Gamma模型及自适应KI阈值分割的SAR图像变化检测_高丛珊.pdf

segmentation.M是主程序，根据图像直方图

提出一种新的基于邻域平均直方图的快速高斯拟合函数参数估计的算法，对形态滤波后的邻域平均直方图进行峰谷检出，对各峰区数据单独进行截断数据统计分析确定拟合参数，较好地避免了多峰交叠所带来的干扰，从而实现了

《科研训练》的开题报告,关于图像的多阈值分割研究的一份准备文件,对科研的后续工作做得一份详细的计划。

SAR图像中水域的检测与分割，张利利，张艳宁，本文针对SAR（SyntheticApertureRadar）图像中的河流分割问题，提出了基于小波能量和梯度的河流分割方法。首先利用小波能量特征，采用快

提出了一种利用双阈值自适应变化逼近视频镜头分割最佳阈值的算法,在双阈值各区间漏检或误检的判别通过相似度差异来完成。实验结果表明,该算法能够得到较为理想的错检率,并能得到比固定阈值算法更低的漏检率。

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在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传

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细胞神经网络用于彩色图像边缘提取已经有很多人做了研究。现有的大部分工作都根据经验选取固定阈值来设计CNN模板。但这种阈值的选取方法忽略了人眼最小分辨差具有自适应性的特点。在设计图像边缘提取CNN模板选

python+numpy实现自适应阈值分割函数OSTU，巩固编程基础以及图像处理基础