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传统模糊ISODATA(FuzzyISODATA,FISODATA)算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在
提出了一种基于Fisher判据的自适应彩色图像量化算法。首先用八叉树算法把原始图像量化为256种颜色,然后根据人类的视觉特性,参照NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系,自动确定初始聚类中心及聚类数
数字图像目标检测是计算机视觉研究中的主要内容之一,具有较广泛的用途。提出一种针对数字图像中模糊小目标进行检测的算法。将所有像素值看作具有对应地址的元素集合,根据需要确定小目标像素范围,把图像分为目标集
为了解决分数阶微分算子在图像增强中需要人工寻找最佳阶次,缺乏阶次自适应的问题,构造了分数阶微分阶次自适应数学模型。该模型以反正切函数为原型,以图像的梯度信息、局部信息熵、亮度和对比度为自变量,建立了微
针对部分图像对比度低、细节模糊不清等问题,提出了一种模糊集增强与非线性增益相结合的自适应图像增强算法,使用双正交小波变换对原始图像进行分解,低频子带系数采用改进的模糊集增强算法,以提升图像的整体对比度
在OPENCV辅助的VC6.0环境中运行,增强效果还不错,自己编写的代码,有直方图均衡化、对比度增强、饱和度增强、伽马校正、RGB空间与HSI空间的转换。
目前无参考图像质量评价方法中存在的量化精度不高和受图像对比度、纹理结构影响大等不足,难以用于高通量基因测序图像质量的检测。为此,在分析了黑色背景图像上叠加规则白色形状的同态傅里叶变换的基础上,提出了一
针对现有指纹分割方法存在的不足,提出了一种基于线性支持向量机的指纹图像分割方法。该方法首先选择指纹图像子块的傅里叶频谱能量比和灰度对比度构成特征向量,利用线性支持向量机对这些特征向量进行分类,再运用二
OPTA方法是一个经典的指纹图像细化方法,针对OPTA的不足提出的改进OPTA方法能够得到完全细化的指纹图像,细化后图像纹线扭曲小。但是这两种模板细化方法均存在细化后图像容易产生毛刺的不足,究其原因是
为减小帧频提升算法中内插帧的误差,提高提升后视频序列的整体观看质量,提出了一种新的自适应帧频提升算法,将基于经验阈值的自适应可变尺寸块与双向运动估计相结合,并对估计得到的运动矢量场进行逐级平滑以减小误
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