排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 93 毫秒
1
1.
在图像的研究和应用中，图像区域边缘的表达方式很重要，它关系到区域描述的准确性，对后继的图形识别和判断影响很大．根据自由曲线产生方法，用自由曲线拟合图像区域的边缘，克服了以往样条曲线不过型值点的缺点．同时，由于无须反求运算，自由曲线拟合速度很快，并且采用了最佳光顺算法，曲线拟合边缘较紧密，实验表明这种方法是有效的． 相似文献
2.
分水岭算法的不足在于它的过分割结果,即生成大量小的封闭区域,使目标物体淹没其中.文中给出了模糊关系与模糊C均值聚类算法相结合的方法,利用了模糊关系合并相似区域,有效地克服了分水岭算法的过度分割问题.经实验验证,该方法大大提高了图像分割质量. 相似文献
3.
针对极大熵聚类算法MEC(maximum entropy clustering)对例外点(outliers)较敏感和不能标识例外点的缺陷，提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC(robust maximum entropy clustering)。该算法的基本思想是通过引入Vapnik'sε-不敏感损失函数和权重因子重新构建目标函数，并利用优化理论推导出新的学习公式。RMEC算法不但对例外点较之MEC算法有更好的鲁棒性，而且还能有效地利用学习后的权重因子标识出数据集中存在的例外点。仿真试验结果亦表明了RM 相似文献
1