最新的基于纹理与形状进行心室分割的文章

近年来随着互联网技术的发展，“大数据”已经成为了互联网技术上人们关注的热点，数据已经成为与自然资源、人力资源同等重要的战略资源，数据中隐含的巨大社会价值以及经济价值引起了人们的广泛关注。相比较于传统的

针对外观设计专利图像背景多样性、复杂性以及形状特征突出等特点,提出了一种综合纹理和形状的检索算法。该方法首先采用基于物体内部结构纹理特征描述纹理,并用欧式距离取得其相似值,然后再用改进的加权欧式距离取

matlab开发-形状和纹理特征提取的描述符。描述符通过层次细分的坐标表示二进制或灰度图像。

本文从图像的纹理和形状特征出发,对图像特征提取与描述、图像相似性测 度和图像数据库等关键的图像检索技术进行了详细研究,并且进行了归纳和总 结。在研究过程中,本文对图像纹理和形状的定义进行了探讨,并且做

一种基于内容的三维模型检索方法，均匀分割主曲线的三维形状描述

在非匀质成像中, 器官形状是影响建模光在生物体内传播过程的重要因素,它能直接影响荧光分子断层成像(FMT)的重建过程。器官图像的手动分割过程较为复杂, 且对图像质量要求较高, 而边缘检测、区域生长、主

地理信息系统中,对于服务器端和客户端交互比较多的情况,反复的传输栅格图像有 时并不是一个好的选择。为适应这种情况,此文提出了一种基于瓦片分割的矢量数据的合并 机制,采用分片传输矢量数据的方法,加之 a

使用sift算法提取特征点，对目标图片进行匹配。使用匹配结果计算目标物体所在矩形范围，作为参数传入grabcut，同时将sift算法的匹配点作为前景点传入grabcut函数，实现图像分割。

为了克服基于FCM算法的图像分割技术对噪声敏感和运算效率低等缺点,利用KFCM算法对于噪声的鲁棒性质,以及模糊退火算法Metropolis准则和粒子群算法相结合的智能全局搜索能力,改进了图像分割技术。

本论文讲述了在笔迹鉴别特征提取中应用纹理特征的方法，整合了笔迹鉴别的相关方法！讲述了未来的笔迹鉴别发展的趋势！