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为您找到包含“Image Segmentation”的内容共249

焦李成,侯彪,徐婧

2009-01-09

)对CHMTseg(Contourlet-domain hidden markov tree image segmentation)方法进行改进。为说明本方法的有效性,我们分别对纹理图像和SAR图像进行

高等学校博士学科点专项科研基金(20050701013

西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,,西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室

#计算机科学技术#

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高锦标,甘岚,李朔

2008-04-24

随着对医学图像处理时间和效率的要求越来越高,那些经常用在医学图像处理中的算法就不停的被改进。本文就是将粗糙集在软计算方面的优势用到图像分割上面来,经过改进的算法能够有效的提高图像分割速度,并且仍就保持了较高的图像分割效果。

华东交通大学,华东交通大学,华东交通大学

#计算机科学技术#

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李恩群,谢克明,郝晓丽

2008-09-23

鉴于传统图像分割算法的各自本身的弊端,因此本文应用粒度分层原理对传统图像分割算法进行改进,利用粒度分层原理中的粒度分层和粗细粒度,并结合图像分割算法中典型的区域分割算法,提出了一种基于粒度分层原理对图像进行分割的算法,并通过实验证明,把粒度分层原理和图像分割算法相结合,是具有现实基础和推广应用的价值。

太原理工大学,太原理工大学信息工程学院,太原理工大学计算机与软件学院

#电子、通信与自动控制技术#

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徐荣,罗立民

2008-04-23

基于MRF的图像分割方法的研究源自概率统计原理,本文介绍了MRF模型在图像分割领域的发展历史及其一般理论与图像分割准则,评述了其在图像分割中的各种代表性模型,并讨论了标号数的确定与图像模型的参数估计等问题,展望了其研究发展的方向。

东南大学,东南大学

#计算机科学技术#

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毕晓君,彭伟

2010-01-28

图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域。本文将基于免疫机理的改进贝叶斯优化算法应用于图像分割,利用其较好的寻优能力,搜索到图像的最佳阈值,达到较好的图像分割效果,并拓展了算法的应用领域。仿真结果表明,改进贝叶斯优化算法可以获得更好的图像分割效果及更低的计算量。

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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李居朋,陈通,陈后金

2015-04-02

利用交互式Graph Cuts算法进行医学图像分割是一种新的思路,能够通过用户输入的交互式信息快速而准确的分割出图像中感兴趣的目标。然而现有研究表明将该方法应用于医学图像分割存在着一定的局限性。本文在讨论了基于Graph Cuts 算法的交互式图像分割方法的基础上,分析研究了该方法存在的局限性,并通过乳腺肿块图像分割进行了算法验证。

高等学校博士学科点专项科研基金(20120009120001

北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044,北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044,北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044

#计算机科学技术#

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阮娟娟,谢刚

2010-07-05

将商空间粒度思想应用于医学图像分割领域,阐述了医学图像分割中的粒度原理,对医学图像分割问题进行商空间描述,并构造等价关系,提出了一种新的图像分割方法。根据图像在不同特征下的表现构造不同粒度下的商空间,然后根据商空间粒度合成原理对已得到的商空间进行属性合成,进而来完成图像分割。与采用单一属性特征的图像分割方法相比,该方法能够在更大程度上利用图像自身所提供的信息,取得更好的分割效果。

太原理工大学信息工程学院,太原理工大学信息工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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马义德

2004-03-18

图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索,对近几年国内外最新的图像分割算法进行了综述,指出了聚类在这个领域的重要性。

自然科学基金(YS021—A22—00910.

兰州大学信息工程学院

#数学#

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房国志,徐建东

2010-02-08

图像分割是图像处理领域中重要的研究内容。本文将基于极小值技术的形态学分水岭算法应用于图像分割中,克服传统分水岭的过分割问题。利用其较好的去噪能力,获得图像较好的边缘检测,达到较好的图像分割效果,并拓展了分水岭算法的应用领域。仿真结果表明,形态学分水岭算法可以获得更好的图像分割效果,而且性能优于传统经典算子。

哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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潘静岩

2005-10-12

图像分割是数字处理中的一个重要问题。在最大类间方差的基础上,提出了一种自适应的多目标图像分割方法。该方法改进了传统的最大类间方差法(OTSU方法),并使用灰度直方图自适用的确定图像中的最佳目标个数。对样本图像的分割结果显示,此算法在分割速度和效果上都取得了较好的结果。试验证明,此方法能有效的对多目标图像进行分割。

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