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排序方式: 共有2310条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法.图象预处理阶段采用人机交互方式下3种半自动方法提取商标图象各区域对象.检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Hausdorf距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力.实验结果表明,该方法有效和实用.  相似文献   
12.
本文根据Kullback-Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR.Pal和S.R.Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好.  相似文献   
13.
在差异化服务机制的基础上,研究了互联网的多级带宽定价问题.通过导入广义第二价格拍卖,构造了基于差异化服务的互联网多级带宽定价模型.该模型能够有效地解决Internet拥塞问题,促进网络资源的合理利用.  相似文献   
14.
李敏  蔡伟  谈正 《西安交通大学学报》2005,39(10):1131-1134
针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出一种基于区域分割的图像融合方法.在图像配准的基础上进行区域分割,提取显著性因子和可见性因子作为区域特征,自适应地确定融合权值以得到融合图像.该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足,尤其适用于图像没有严格配准的应用场合.实验结果表明,与小波变换融合方法相比,均方根误差减小了33%~36%,灰度标准差提高了0.9%~53%,互信息提高了39%~42%,空间频率提高了0.3%~38%,客观评价准则与目视效果吻合良好.  相似文献   
15.
基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上,根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性,提出了一种新的图像分割隶属度函数,从而得到最小模糊熵分割方法.本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息,抗噪声能力差的缺点,提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法.本实验结果证明,最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果,而二维分割方法对于绝大多数图像,都具有很强的鲁棒性和抗噪能力,分割效果明显优于一维的方法,而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。  相似文献   
16.
MPEG—4引入视频对象的概念,以支持基于内容的操作.视频对象分割是MPEG—4成功与否的关键因素之一.该文提出了一种基于背景记录和变化检测的视频分割算法.通过背景记录,它可克服常规的变化检测算法存在的对阴影和亮度变化敏感的缺点.实验结果表明,它可应用到各种视频序列,并能快速得到准确的分割结果.  相似文献   
17.
结合现代通信手段,提供了诸如查量导航,交通监控,辅助驾驶和智能收费等多种服务,解决了如何从系列图象中进行车辆的提取,跟踪车辆以及运动参数的估计,道路车辆的状态信息的获取问题,有利于帮助提高道路的设计方案,规划路线,缓解车辆阻塞,减少出行时间。  相似文献   
18.
基于Snake模型的图像目标轮廓自动跟踪方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对实验数据像素灰度的分布特点,提出了一种对目标轮廓线进行有效和可靠的搜索和跟踪策略.由于数据中病变组织与其邻近组织像素灰度差别相对明显,首先通过来用一种改进的轮廓自动跟踪方法对目标轮廓进行跟踪,将得到的轮廓线经采样得到其离散控制点作为Snake轮廓搜索和跟踪算法的输入,既克服了Snake方法对初始轮廓线控制点分布的局限性,又避免了采用单一轮廓跟踪方法跟踪目标轮廓线的不确定性,提高了分割病变组织的速度和准确性,此方法具有较高实用意义。  相似文献   
19.
局部几何矩在图像处理中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
由几何矩引中出另一个概念——局部几何矩,根据其良好的性质,对它进行图像平滑、边缘检测和纹理分割方面的应用,均取得了较好的效果。  相似文献   
20.
一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法   总被引:20,自引:0,他引:20  
介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析。本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板,对灰度图像进行处理,得到梯度图像,然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位。实例说明本算法是可行的。  相似文献   
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