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针对超声成像固有的噪声大、伪影斑点多、对比度低等特点, 在利用CV和LBF模型优点的基础上, 融合了动态变化制导的全局信息和局部信息, 在能量泛函演化过程中, 全局信息项和局部信息项的权重系数实时变化
自适应距离保持水平集演化模型是在无需初始化模型基础上引入了可变权系数,从而很好地摆脱了演化曲线对初始位置的依赖。该模型存在着一些明显的不足:一是对噪声比较敏感;二是对灰度不均图像分割不准确。基于自适应
水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的
提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系
有关水平集在图像分割的应用的论文,写的不错!
提出了在高维空间中利用特征抽取提高离群点检测性能问题的解决方法。近年来,传统的检测技术已经不能适应高维的数据。介绍了一种有效的基于特征抽取的DROPT方法,该方法整合ERE策略和APCDA方法进行无特
为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先,在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的
在传统的自适应阈值分割算法的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法。该算法根据指纹与背景交接区域,以及指纹内部脊线太淡或脊线粘连的区域中图像的灰度统计特性,对此类区域采取逐点分割,从而以较低的计算代
主要论述了图像融合的基本知识,对多聚焦图像传统的基于空间频率的融合算法进行了改进。分别计算多聚集图像对应位置上每个像素所在窗口的空间频率,然后根据空间频率的大小对该位置像素进行处理,最后生成同一场景中
融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割 本文提出了一种融合特征选择机制的自适应水平集Chan-Vese模型(C-V模型),并应用与遥感图像分割。传统的水 平集C-V模型主要关注于颜色特征,对纹理特
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