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1.
在无初始化水平集图像分割模型中,为解决弱边界、噪声图像的过分割,提出综合区域信息与梯度信息的无初始化图像分割方法.该方法综合利用图像梯度信息和区域的灰度信息构造外部能量函数,驱动目标轮廓曲线稳定地收敛于目标边界,同时,引入距离约束函数作为内部能量,保证水平集函数不偏离符号距离函数,避免水平集进化的初始化过程.实验结果表明,该模型对初始轮廓无要求,对弱边界图像和噪声图像有很好的分割效果. 相似文献
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针对SAR图像的分割问题，对K均值聚类算法进行研究.分析动态K均值聚类算法，用聚类样本数的正比函数对该聚类适应度函数进行平均，改进适应度函数的计算.毫米波SAR图像分割实验结果表明，对于城区建筑及路、桥场景的分割，改进后的动态K均值聚类算法和自适应动态K均值聚类算法的分割质量与改进前相同，但是分割时间有一定的减少，改进适应度函数后分割效率得到了提高. 相似文献
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为克服局部图像模型对初始轮廓敏感的不足,结合LGDF模型和CV模型,引入图像局部熵,提出一种融合局部信息和全局信息且可以自动调节其比例的主动轮廓模型.首先由引进图像局部熵的LGDF模型和CV模型的线性组合来构造水平集演化力,然后根据图像局部信息自动调节二者的权重.实验结果表明,对血管图像、噪声图像及SAR图像,该模型显示了轮廓初始化的鲁棒性和较强的抗噪声性能. 相似文献
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DBSCAN是一种经典的基于密度聚类算法,能够自动确定簇的数量,对任意形状的簇都能有效处理.DBSCAN算法需要人为确定Eps和minPts?2个参数,导致聚类过程需人工干预才能进行.在DBSCAN的基础上提出了SA-DBSCAN聚类算法,通过分析数据集统计特性来自动确定Eps和minPts参数,从而避免了聚类过程的人工干预,实现聚类过程的全自动化.实验表明,SA-DBSCAN能够选择合理的Eps和minPts参数并得到较高准确度的聚类结果. 相似文献
5.
基于变分水平集方法,建立一种具有噪声去除能力的分段常值多相图像分割模型. 该模型能在完成噪声去除的同时完成图像分割,从而缩短针对噪声图像的分割时间;其次,基于十进制数和二进制数转换,构造区域划分的特征函数表达式,从而建立一个新的多相图像分割模型;最后把该多相图像分割模型应用于合成图像和医学图像的分割.实验结果表明,与Chan-Vese模型相比,该模型能更快地提取噪声图像中的目标. 相似文献
6.
在实际的SAR场景中,由于载机平台运动的不规律会引入相位误差,这将导致SAR图像出现模糊,甚至不能形成图像,因此需要准确地估计和补偿相位误差.提出一种较好的SAR相位历史估计算法,在方位向应用延时自相关方法进行准确的相位估计,由此实现SAR的准确聚焦成像.该相位估计方法具有较高的计算效率,非常适合于实时SAR系统.利用对实际SAR数据的聚焦处理证明了该方法的有效性. 相似文献
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为了解决传统谱聚类算法对大尺寸海洋图像难以进行有效计算的问题,提出一种改进的谱聚类算法.采用分块方法将原始图像分割成多个子图,同时结合随机采样算法利用采集的样本估计全局样本,在保证分割精度基础上大大降低计算复杂度,有效地处理高维图像,针对随机采样的不稳定性,采用多次采样聚类并结合大多数投票的方法,得出最终的分割结果.仿... 相似文献
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环形目标提取是图像分割的一个难点,提出包含区域信息的水平集图像分割模型,模型采用加权图像区域灰度信息的外部能量项,作为驱动轮廓曲线向目标边界运动的动力．从实验结果可以看出,该模型同无区域信息项的模型相比,对环形目标图像有很好的分割效果,能够同时提取环形目标的内外边界． 相似文献
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人体肤色分布在RGB空间非常小的范围内,利用该特征可以将肤色信息从复杂的背景中提取出来。为了有效地去除背景中与肤色相似的干扰成分,我们利用手运动为主运动的特征,通过运动聚类,将手区域提取出来,再对手区域进行肤色滤波可以有效地分割出手势。实验结果表明该方法运算量小,能够有效地进行图像分割,可以用于实时图像识别系统中。 相似文献
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针对分形网络演化法存在分割效率相对较低和区域合并准则无法适用于单像素区域对象2个问题,提出采用快速扫描法构建初始区域对象,进而采用基于异质性最小区域合并算法实现分形网络演化分割.实验证明,快速扫描法能快速构建初始区域对象.通过设置适当初始阈值参数,在不影响分割精度情况下,该方法较大程度上提高了整体分割效率.从可信度和通用性角度来看,具有较高的实用价值. 相似文献
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敏捷SAR卫星视频成像模式的姿态机动策略 总被引：1，自引：0，他引：1
视频SAR作为一种新型微波遥感体制，可用于对热点区域动态目标的持续监视。提出一种基于大角度聚束模式的视频SAR实现方法，分析视频SAR回波数据分割机理以及基于敏捷SAR卫星视频成像模式的姿态机动策略，并通过偏航补偿实现不同视频帧成像区域的无旋转控制，最终给出三轴期望姿态与姿态角速度。通过数学仿真验证上述姿态机动策略的有效性。 相似文献
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船舶检测是SAR海洋应用的重要方面。提出一种通用的检测方法，用以检测不同状况下的SAR图像船舶目标。首先将SAR图像分解为金字塔图像序列，然后对其中每一层图像使用谱残差法进行显著性检测，得到包含船舶目标的显著性子图；而后融合各子图得到最终显著图，对该显著图应用优化阈值的分割方法得到最终的检测结果。SAR数据实验结果表明，该方法具有复杂度低、检测精度高等特点，且极大降低了对先验知识的依赖。 相似文献
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研究RBF神经网络在个人信用评级中的应用.针对传统的RBF神经网络无法处理非数值型数据和对初始中心的选取及异常值十分敏感等问题,提出一种基于模糊K-Prototypes算法的RBF神经网络,提高了处理分类型数据及混合型数据的能力,并且改进的模糊K-Prototypes算法有助于降低模型对初始中心选取和异常值的敏感性.将改进前后的模型分别应用于商业银行的个人信贷评级中,结果表明,改进后的模型预测精度和稳健性都优于传统的RBF模型. 相似文献
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随着卫星技术的发展与成熟，星载分布式SAR和中高轨SAR越来越受到关注，但是其较长的合成孔径时间和大基线距对双站SAR成像提出了新的要求。基于单站等效思路，提出一种基于Bakhshali近似的双曲等效方法，设计了适用于该方法的CS成像流程。与基于泰勒二阶近似的双曲等效方法相比，该方法满足长合成孔径时间和基线距变化较大的情况下的成像要求。最后通过星载双站SAR的仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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图像不仅含有由统计不确定性产生的信息量 ,而且含有模糊不确定性产生的信息量。我们通过用来测度统计信息的香农熵为模糊总熵 ,开发出基于最大模糊总熵准则的最优阈值技术 ,它是熵阈值技术的良性拓广 ,实验表明它能在二值化后保留更多的图像信息 ,取得更好的图像分割效果。 相似文献
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为提高船舶市场趋势预测的精度,针对以往在神经网络应用时仅单纯改进隐层环节算法的局限性,综合模糊聚类方法、数据修正和插值算法,对输入环节的数据进行降维和增量处理,构建船舶市场趋势预测的三阶段模型.首先,利用模糊聚类方法对历史数据进行分类,降低数据非线性;然后,通过数据修正和插值算法,在不改变数据规律的情况下增加每类数据的数据量;最后,利用处理完毕的数据训练神经网络.实例结果证明,三阶段模型在船舶市场趋势预测方面是有效的. 相似文献