针对遥感图像目标密集、尺度不一、存在遮挡等特点,提出一种基于注意力机制的遥感图像分割模型用于目标分割。该模型建立在深度图像分割模型的基础上,提出在高低层特征融合之前采用通道注意力机制对低层特征进行加权
针对人体器官计算机断层扫描(CT)图像边缘模糊、难以自动分割的问题,提出了一种基于局部先验形状信息和主动轮廓模型的分割方法。针对一个形状与训练集中样本相似的器官目标,在基于图像灰度信息进行底层分割的同
在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别。理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能
分割评价是改善算法性能的重要途径。针对当前图像分割评价指标不能很好地反映分割结果的问题, 提出组合赋权的灰色评估模型。首先, 在现有典型评价准则中选取概率边缘指数、全局一致性误差、变换信息量3个准则来
针对肝脏CT的分割任务,我们采用了基于resnet34模型的语义分割方法进行处理,旨在提高分割的准确性和效率。该方法经过实验验证,在肝脏CT图像上具有较好的性能表现。同时,我们也提供了相关的代码和PP
基于水平集CV模型的图像分割(Matlab代码),全套代码
脑血管的精确分割和可视化对相关脑疾病的诊断和治疗具有重要意义。 但是,某些分割算法仅适用于标准数据。 本文提出了一种基于概率混合模型的分割方法来解决临床问题。 通过对中国人民解放军广州总医院提供的磁共
点云数据分块是模型反求过程中的重要环节,分割优劣影响模型重建的效率和精度。微型复杂曲面零件由多个微小图形并列、交叉组合而成,特征点精简、图元识别难度大,是数据分割中的难点。根据模型造型特点,分离带状特
摄像机标定是三维重构中最关键的一步,它的精度直接决定了三维重构结果的逼真程度。为了能够提高摄像机标定的精度,克服传统优化算法易陷入局部最小,反投影误差大等缺点,首次将量子粒子群优化算法(Quantum
图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法。对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造
