论文研究基于梯度矢量CV模型的空心叶片图像分割.pdf

代谢网络的模块化分析有助于理解网络的结构和功能。然而,当前众多的模块化分析方法大多将代谢网络考虑为普通的复杂网络,所得模块的生物学意义较低。对枯草芽孢杆菌的核黄素代谢进行Petri网建模分析,研究结果

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象，提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型，建立了一

针对主动轮廓模型中利用梯度下降法求解能量函数容易陷入局部极小的不足,设计了一个离散化最小能量函数模型。该模型以Chan-Vese模型为基础,利用图割方法优化能量泛函,实现能量的全局最优解。新模型首先将

提出了一种新的彩色图像边界提取的方法，以色彩图像直方图中搜索到的峰值作为聚类中心，根据彩色图像像素结构的特点，首先计算区域内相邻像素点之间对应的向量的欧式距离，然后构造该区域内的最小支撑树，计算相应的

为了克服自然状态植物图像提取困难，尤其是树图像在自然生长状态下背景非常复杂（天空、建筑物、植物等）的问题。提出一种基于小波域隐马模型的树木类图像分割算法。该算法利用形态小波的优良特性，结合隐藏马尔可夫

提出一种充分利用图像的空间相关性来达到高效快速地进行图像分割的新方法。利用均值漂移算法对图像进行分割形成过度分割的区域,并使这些区域保持理想的边缘和空间相关部分,用图结构表示的区域相邻图来代替分割的区

基于自适应阈值的彩色图像分割算法研究，王博，宋苗，图像分割是由图像处理转换到图像分析的关键，人脸图像分割是人脸检测最重要的环节，好的人脸分割算法将会使得后续的人脸检测定位

基于图割算法改进的图像分割方法研究，王梦娇，于双元，图割（GraphCuts）作为一种典型的基于图论的图像分割方法，是计算机图形领域的重要技术手段。为了解决图割算法处理高分辨率图像时��

为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题，探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子，使样本的隶属关系不只受距离的影响，而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验，证明该

为了能够提高图像边缘检测的准确度,提出一种新型图像处理算法。该算法是基于主动轮廓方法和拓扑路线相结合的方法,目的是提高图像检测过程的精确度。该算法提出了新型技术来整合拓扑路线和主动轮廓方法各自的优点。