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在骨龄自动评价系统研究过程中,对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。为了解决棘手的手腕骨分割问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的自动分割方法。该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上,利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数,实现了对手腕骨有效分割,分割结果优于OTSU算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。 相似文献
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图像分割是目标检测和识别的基础,对所采集到的图像进行分割处理是图像识别跟踪技术中实现目标检测的一种重要技术手段;遗传算法是一种优化算法,利用其高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值,大大缩短图像阈值分割中阈值的选取时间,提高分割效率;介绍了遗传算法在图像阈值分割领域的应用研究进展。 相似文献
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为提高激光图像的处理速度和精度,提出了一种基于DSP和FPGA的激光图像处理方法。通过FPGA实现图像数据预处理,大幅缩减DSP运算量,进而提高了DSP的处理速度。基于脉冲耦合神经网络设计了一种激光图像分割方法,根据图像像素的灰度分布特性以及噪声响应特点自适应调整神经元的关键参数;同时可实现噪声位置神经元行为的抑制;利用最大二维Renyi熵准则确定了一种梯度下降法,可用于确定神经元的动态阈值。为验证所述算法的图像处理效果,文中与最大类间方差分割算法进行了对比。对比结果表明:所述算法的CI值可以达到0. 417,图像分割效果比较理想;分割速度和准确性明显优于最大类间方差分割算法,具有较高的实践价值。 相似文献
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边缘检测是图像分割的基础,小波分析技术可以进行图像的边缘检测。本文提出利用模极大值与自适应阈值相结合的算法进行图像的边缘检测,并仿真得到边缘检测图像。与传统的方法比较,本文采用的方法效果较好,能够检测较弱的图像边缘。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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图像分割在图像处理领域里的作用至关重要,当前图像分割方法的一类重要方法是源于粒子群算法的图像分割方法,本文对源于改进粒子群算法的三类图像分割方法,即单阈值图像分割方法、二维阈值图像分割方法和多阈值图像分割方法进行了全面研究,通过研究指出单阈值图像分割方法效果相对来说是较差的,二维阈值图像分割方法比单阈值图像分割方法好,多阈值图像分割方法效果最好,并对每一类方法的不足以及以后要解决的问题也作了详细分析,同时也通过研究指出了图像分割技术未来的发展方向将是多种方法相结合才能得到较好的效果。 相似文献
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最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献
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针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,本文提出了一种基于中值模型和自适应阈值的运动检测算法。利用自适应阈值对差分图像的三个颜色通道进行二值化处理,实现了运动目标的精确检测,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新。实验结果表明,算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性。 相似文献
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针对mean shift算法中带宽参数的选择不易确定的问题,提出了一种改进的自适应mean shift算法,并将其运用于彩色图像分割中。仿真结果表明,该算法对于不同类型的图像,均可以获得令人满意的分割结果。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割。结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,最终完成首帧运动目标的自动检测。有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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目标检测技术是红外警戒设备中的核心部分,它直接关系到红外警戒设备的多个核心技术指标,开展红外目标提取技术研究具有重要的实际意义。常用的弱小目标提取技术分为实时图像滤波预处理、自适应阈值分割、目标聚类、航迹管理等四个过程,主要介绍了目标提取技术中图像滤波预处理和自适应阈值技术,重点阐述了自适应阈值中使用FPGA实现求均值的过程,给出了程序关键部分,有较好的实际效果。 相似文献
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视觉技术已经广泛地应用于智能车巡航系统中,其中图像处理是提取道路信息的重要途径,而图像阈值是其中一个重要的参数。文章提出一种自适应图像阈值的算法,解决了在实际环境中,由于受到光线等因素影响而带来的阈值变化,实验证明效果良好。 相似文献
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图像的增强与分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径. 相似文献
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