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提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度，采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法，得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性，在进行尺度间融合时，采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘，保证了图像大致轮

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法。此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性

在遥感影像应用中,匹配是一项很关键技术,它的优劣直接关系到后续成果的质量。而匹配质量本身的优劣又取决于匹配的速度、精度和可靠性。针对这三个方面的因素,本文探讨一种基于小波变换、遗传算法和最小二乘匹配的快速高精度影像匹配组合算法。小波变换用于减少匹配搜索数据,遗传算法用于优化搜索空间,而最小二乘匹配则

为了利用HMM抽取的步态序列的动态特征来进行身份确认,首先提出一种改进的角度向量用来表征二值化的步态序列图像,以便将每幅图像转化为1维向量,然后再以此作为特征向量,对每个人物建立并训练HMM模型,用于确定人物身份。

本文对步态识别的国内外研究现状做了概述; 介绍了基于步态的身份识别的过程, 并阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法; 列举了常用的几个步态数据库, 指出了它们各自的特点; 对步态识别的下一步工作进行了探讨。