极光卵对于研究磁层结构和能量存储是非常重要的。提出一种基于区域生长的极光图像分割算法。首先根据极光图像的特点,对原始图像进行预处理,根据预处理后图像的灰度特性,选取一组能正确代表目标区域的种子像素；其
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合
基于粒度分层原理的图像分割算法,李恩群,谢克明,鉴于传统图像分割算法的各自本身的弊端,因此本文应用粒度分层原理对传统图像分割算法进行改进,利用粒度分层原理中的粒度分层和
肺实质分割是基于CT图像的计算机辅助检测技术必不可少的步骤。针对现有活动轮廓模型对初始位置敏感、深度凹陷区域分割不准确和抗噪性差等缺点,提出了一种基于改进Live-Wire算法确定Snake模型初始轮
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
基于量子免疫规划的图像分割算法,毕晓君,金桂芳,将量子理论引入到免疫规划中,结合人工免疫系统的克隆选择和免疫机制,提出了一种新型的进化算法——量子免疫规划。并基于阈值分
图像语义分割方法大多基于点对条件随机场模型,不能定位到单个目标,并且难以利用全局形状特征,造成误识。针对这些问题,提出一种新的高阶条件随机场模型,将基于全局形状特征的目标检测结果和点对条件随机场模型统
在大量的航空图像中如何自动准确而且快速地识别出飞机型号,对于战地指挥员有着重要的意义。提出一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的航空机型自动并行识别方法。首先,对航空图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不
目标识别是实现视频监控智能分析的基础,但在光照、阴影以及杂乱背景等场景中,往往会出现目标误判以及不合理聚类等问题。针对上述问题,提出一种基于人类视觉系统(HVS)的视频监控目标提取方法。结合HVS视觉
基于高斯混合模型的图像分割方法的研究,欧垚江,于双元,高斯混合模型(GMM)是图像分割中一个常用模型,但由于高斯混合模型是对孤立的点考虑导致了分割的结果对于噪声很敏感。考虑了像素之�
