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彩色图像分割方法综述,黄朝兵,鄢恩顺,彩色图像分割是图像处理技术和模式识别领域一项至关重要的技术,图像分割的效果的优劣,直接对后续处理有直接的影响,因此,对于
针对传统鱼群算法在处理图像分割时收敛速度慢,容易陷入局部最优等问题,将云模型和人工鱼群算法结合并有效地应用到多阈值图像分割中。改进后的算法使人工鱼学习能力有所提高,同时满足种群多样性和收敛速度快的特点
现有使用卷积神经网络进行图像质量评价的方法,存在训练数据量不足、局部图像块失真、分数不能确定等问题。针对这些问题,提出了一种基于信息熵的卷积网络模型IQA-CNN。在考虑信息熵对图像质量影响的基础上,
论文研究-基于直觉模糊熵的红外图像预处理方法.pdf, 针对红外图像中的脉冲噪声问题以及传统滤波算法的不足,提出了一种自适
基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变
针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方
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基于KFCM-CV模型的Spark分布式医学图像分割方法,梁靖宜,郭玉翠,医学图像分割对于医疗诊断和病理学研究具有重要意义。为了快速有效的处理医学图像,本文提出了一种基于Spark分布式处理医学图像的
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
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