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目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。 相似文献
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基于D-S证据理论的多源遥感图像目标数据联合关联算法 总被引:1,自引:1,他引:1
以遥感图像目标识别结果为主,结合卡尔曼滤波器获得的目标运动状态估计结果,提出一种基于D-S证据理论的目标数据联合关联算法.蒙特卡罗模拟实验结果表明,该方法稳定性较强,适合于对海上船舶等遥感图像目标的持续跟踪. 相似文献
614.
基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别 总被引:9,自引:0,他引:9
对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性. 相似文献
615.
一种基于离散小波变换的数字水印算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,水印采用有意义的二值图像.该算法是基于块的离散小波变换,即将原始图像和水印都分块后,再对各个块进行小波变换,利用混沌发生器将水印各块置乱后嵌入到图像的中频部分.试验结果表明,该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性. 相似文献
616.
针对退化扩散方程在对图像平滑时,奇异点容易被破坏,引入了小波变换模极大值表示,提出了由小波变换模M(s,x,y)决定扩散速度的图像平滑方法.该方法在图像奇异点的位置使平滑速度趋于零;在图像的光滑区域扩散速度由小波变换模决定;在灰度变化不大的区域,采用各向同性扩散.该方法克服了退化方程对图像奇异点的模糊现象,兼顾了去噪和保边界.实验证明该方法优于其他的方法. 相似文献
617.
一种改进的基于边界跟踪的粘连目标分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在颗粒图像的自动分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标.基于边界跟踪的分离算法能够克服聚堆目标连接处的凹陷比较明显并且/或者在连接处存在灰度局部最小边缘的要求,取得了较好的分离效果.但对于某些中轴方向不是垂直或水平的聚堆目标,分割仍然不理想.为此,提出了一种改进的分离算法,该算法通过自动旋转聚堆目标区域使其中轴方向成垂直或水平来实现这种情况下的分离.实验结果表明该算法进一步提高了分离效果. 相似文献
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