关于纹理特征提取的一个比较好的文献,基于的是共生矩阵提取特征的~
最新的几种图像分割阈值选取方法的比较与研究,总结了好多次才有的,最好的
近年来,图像处理技术在各领域得到了广泛应用。基于区域方法的图像分割技术是其中一项热门的研究方向。本文从图像预处理、基于区域方法的分割算法及性能评价等方面,对该技术进行了详细研究和分析。经过实验验证,该
针对红外热像图缺乏细节信息而导致电气设备热故障定位困难的问题,提出一种基于结构张量的多尺度梯度域可见光与红外热图像融合算法。采用多尺度变换与温升区域特征图构造梯度权重,结合带有梯度权重的结构张量与变分
针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据
扫描电镜(SEM)图像能够直观地显示微观世界。在SEM成像过程中,需要反复调整设备参数来保证图像的对比度,这个过程费时费力。提出一种基于多尺度的SEM图像对比度失真的无参考质量评价方法,指导成像参数的
在高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)训练时,对传统的模型参数初始化方法(随机法、K均值聚类法)进行改进,提出分裂法与K均值聚类相结合的新方法。实验表明,采用改进的方法
图像的多尺度几何分析:回顾和展望。论文PDF格式
图像分割任务中,传统的基于人工设计特征方法工作量大、复杂度高、分割精度较低,现有的基于全卷积神经网络(fullyconvolutionalnetworks,FCN)的方法在分割边缘上不够精细。为了提高
为提高弱监督语义分割算法精度,提出一种融合多尺度特征的分割及优化算法。首先,基于迁移学习算法构建多尺度特征模型,类别预测时引入新分类器,减少因预测目标类信息错误导致分割失败的情况;其次,将多尺度模型与