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针对复杂边缘错综交织而不易分割的问题,提出了特征尺度自动选择边缘分割方法.该方法通过定义相邻两层离散尺度空间中边缘点最大偏移量,以及分析极值路径的4种演化方式,得到具有实际意义的边缘点特征尺度.根据边缘线尺度直方图和尺度空间边缘连通性,对交织的边缘进行剥离和合并,得到分割的结果.通过在多幅测试图片上的实验表明,根据尺度范围获得的边缘多尺度表达层次清晰分明,并且按照显著性提取的显著边缘较少出现细碎旁枝与实际显著边缘能较好地吻合,证明提出的边缘分割方法切实有效.
相似文献
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高昇 《世界科技研究与发展》2010,32(6):729-730,846
为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
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一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割 总被引:9,自引:0,他引:9
植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行了大分子量化分析。但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效。20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究,应当适合这类植物细胞的的分割处理。但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系,一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数。同时在模型参数选定的情况下,其循环迭代次数直接关系到侵害的结果的好坏,而分割好坏的判定需人眼观察分析,这样便引入了人为干预。为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法。 相似文献
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结合局部和全局特征的人群密度估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的人群密度估计算法由于受到背景噪声及遮挡等因素的影响,不能同时对不同密度等级的人群做出准确估计。该文提出一种结合局部和全局特征的混合型人群密度估计算法。首先,对输入图像进行预处理以减少背景噪声干扰;其次,计算前景团块像素数占全幅图像的比例,并引入阈值分割机制;最后,对阈值上下的图像分别采用基于全局特征的分类算法和基于局部特征的回归算法来获取人群密度。此外,对基于全局特征的分类算法,提出结合小波变换和灰度共生矩阵的纹理特征描述子来提高分类准确率。实验结果表明该文算法对不同密度等级的人群均能做出准确估计且鲁棒性强。 相似文献
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