梦见好朋友死了

开始了 在2007年1月
频率: 每月一次
版: 国际化
纸数: 49
图像分割相关出版物
49 基于连通分量和回归字符分割的古彝书字符检测方法

作者: 陈善雄, 徐涵, 赵富嘉, 林晓玉, 朱世玉, 王定旺

抽象:

字符检测是古代彝族书籍字符识别的重要问题。检测的准确性直接影响着古代彝文书籍的识别效果。考虑到布局复杂,缺乏标准排版以及图像与文字混合排列的问题,我们提出了一种基于连通分量和回归字符分割的古彝书字符检测方法。首先,对古代彝书的扫描图像进行非局部均值滤波预处理,然后使用改进的局部自适应阈值二值化算法获得二值图像,对图像的前景和背景进行分割。其次,通过基于连接的组件的方法去除非文本区域。最后,通过我们的方法对古代彝书中的单个字符进行了细分。实验结果表明,该方法可以有效地分离古彝书的文本区域和非文本区域,在字符检测实验中达到较高的准确率和查全率,有效解决了汉字识别中的字符检测和分割问题。古籍。

关键字: 图像分割, 兴趣点, 计算方法, 显着区域检测

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48 X射线图像中龋齿诊断的图像分割技术分析

作者: V·盖塔, K·S·阿帕拉米亚

抽象:

龋齿的早期诊断对于维持牙齿健康至关重要。本文提出了一种使用拉普拉斯滤波器,自适应阈值,纹理分析和支持向量机(SVM)分类器的龋齿诊断方法。将该方法与大津阈值法,分水岭分割法和主动轮廓法进行了比较。自适应阈值具有相对更好的性能,准确度为96.9%,准确度为96.1%。使用统计方法(双向方差分析)以5%的显着水平验证了结果,表明所提出的方法对性能参数度量的交互作用是显着的。因此,所提出的技术可以用于在自动计算机辅助诊断系统中检测龋齿。

关键字: 龋齿, 牙科放射照相, 图像分割, 计算机辅助诊断

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47 图像分割技术与性能测评

作者: 马里乌斯·奥泰斯泰努(Marius Otesteanu), 大卫·利博加·李·格威特, 理想奥斯卡·利博加, 劳伦·比约卡(Laurent Bitjoka), 格奥尔格·D·波帕

抽象:

图像分割是一种从图像中提取感兴趣区域的方法。它仍然是计算机视觉中的一个基本问题。分割算法的多样性和复杂性不断增加,首先导致我们对分割技术进行了回顾和分类,其次来确定分割性能最常用的度量,其次,深入讨论了分割原理以帮助选择适当的分割一些应用程序的技术。为了证明我们分析的相关性,通过提出的分类方法,提出了最新的分割算法。

关键字: 分类, 图像分割, 绩效指标

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46 基于数学形态学的图像分割和轮廓识别

作者: 皮纳基·普拉蒂姆·阿查里亚, 埃莎·杜塔(Esha Dutta)

抽象:

在图像分割中,轮廓检测是近来重要的预处理步骤之一。轮廓描述边界,轮廓检测是图像处理中最困难的任务之一。因此,这是图像处理中的根本重要性的问题。图像的轮廓检测显着减少了数据量,并删除了无用的信息,但是图像的结构属性保持不变。在这项研究中,已经提出了使用数学形态学的鲁棒和有效的轮廓检测技术。通过形态学膨胀和腐蚀获得三种不同的轮廓检测结果。还对三种不同结果进行了比较分析。

关键字: 图像分割, 数学形态学, 轮廓检测

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45 使用照明和阴影过滤的非标准条件下数字图像中的目标检测

作者: Waqqas-ur-Rehman屁股, 马丁·塞尔文, 玛丽昂·帕斯(Marion Pause)

抽象:

近年来,物体检测已经取得了很大的进步 计算机领域的关注和非常令人鼓舞的研究领域 视力。图像中的鲁棒对象边界检测为 人机交互的众多应用需求 和自动监视系统。许多方法和方法 已经开发用于各种领域的自动目标检测, 例如汽车,质量控制管理和环境 服务。就我们所知,不适当地反对 在考虑阴影的照明下进行检测还没有 已经很好解决了。此外,这个问题也是 保持物体检测方法的主要障碍 实际应用。本文提出了一种自动方法 非标准环境下图像中的目标检测 条件。一个关键的挑战是如何检测物体,特别是 在不均匀的照明条件下。图像拍摄条件 算法需要考虑各种可能的环境 颜色信息,变亮和阴影变化的因素 从图像到图像。现有方法大多无法产生 由于颜色信息变化而产生的适当结果 效果,阈值规格,直方图依赖性和颜色 范围。为了克服这些限制,我们提出了对象检测 算法和预处理方法,以减少干扰 没有固定参数的阴影和照明效果会导致这种情况。 我们使用Y CrCb颜色模型,没有任何特定颜色 范围和预定义的阈值。分割的对象区域 使用形态学操作进一步分类(侵蚀和 膨胀)和轮廓。拟议的方法应用于大图像 在各种环境条件下获取的木材数据集 堆栈检测。实验表明,该方法的应用前景广阔。 建议的方法与现有方法的比较。

关键字: 图像处理, 图像分割, 物体检测, 照明均衡, 阴影 过滤, 颜色模型

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44 MRI分割的改进的C均值模型

作者: 鹰神, 朱卫华

抽象:

医学图像对于帮助识别不同疾病非常重要,例如,磁共振成像(MRI)可用于研究大脑,脊髓,骨骼,关节,乳房,血管和心脏。在医学图像分析中,图像分割通常是找出具有相似颜色,强度或纹理的某些特征的第一步,以便可以基于这些特征进一步进行诊断。本文介绍了一种改进的C均值模型来分割MRI图像。该模型基于信息熵,通过实现全局优化来评估分割结果。一些贡献是重要的。首先,在模糊C均值聚类算法(FCMA)无法做到这一点的模型中,遗传算法(GA)用于实现全局优化。其次,将分割后的信息熵用于衡量MRI图像处理的有效性。实验结果表明,与传统方法相比,该模型具有更好的性能。

关键字: 图像分割, 信息熵, c均值模型, 磁共振图像

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43 使用智能人工蜂群方法处理图像分割

作者: E.金朱莉, Y.哈罗德·罗宾逊, P.乔伊斯·贝瑞尔公主

抽象:

图像分割是将图像分成几个图像的概念。图像分割算法用于操纵图像分割的过程。 ABC的优势在于,它会进行全球范围内的每次探索和居民探索以进行迭代。粒子群优化(PSO)和进化粒子群优化(EPSO)包含许多搜索问题。聪明人为的蜜蜂殖民地算法已被用来提高邻域搜索的性能。仿真结果清楚地表明,所提出的ABC方法优于现有方法。结果表明,该算法可用于实现抓取彩色物体的机械手。与其他方法相比,该方法的效率大大提高。

关键字: 粒子群优化, 图像分割, GMM, 活动轮廓, 颜色信息, EPSO, 美国广播公司

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42 基于神经模糊方法的医学图像边缘检测

作者: 梅赫纳, M. C.阿迪卡里

抽象:

边缘检测是图像处理中最重要的任务之一。医学图像边缘检测在人体器官的分割和对象识别中起着重要作用。它指的是在医学图像中识别和定位尖锐不连续的过程。在本文中,引入了一种基于神经模糊的方法来检测嘈杂的医学图像的边缘。该方法将所需数量的神经模糊子检测器与后处理器配合使用,以检测医学图像的边缘。该方法的内部参数通过使用人工图像的训练模式进行了优化。在不同医学图像上评估该方法的性能,并与流行的边缘检测算法进行比较。从实验结果来看,很明显,该方法具有比其他竞争性边缘检测算法更好的性能,可用于嘈杂的医学图像。

关键字: 物体识别, 图像分割, 边缘检测, 神经模糊, 人工图像

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41 数字图书馆在RGB颜色空间中使用二维直方图进行图像分割

作者: El Asnaoui Khalid, 阿克萨斯·布拉欣(Aksasse Brahim), 瓦南·穆罕默德(Ouanan Mohammed)

抽象:

本文提出了一种无监督的彩色图像分割方法。它基于RGB颜色空间中二维直方图的层次分析。该直方图使图像的存储空间最小化,从而有利于图像之间的操作。改进的分割方法可以更好地识别彩色图像中的对象,同时系统速度很快。

关键字: 分类, 图像分割, 层次分析

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40 基于空间多核模糊C均值算法的医学图像分割与MR图像检测

作者: 梅赫纳, M. C.阿迪卡里

抽象:

针对分割问题,本文提出了一种空间多核模糊C均值算法。核FCM(KFCM)中使用了多个核与空间信息的线性组合,并且还推导了复合核线性系数的更新规则。基于模糊cmeans(FCM)的技术由于其简单性和快速收敛性而已广泛用于医学图像分割问题。所提出的SMKFCM算法为我们提供了一种新的灵活工具,可以在医学图像分割和MR图像检测中融合不同的像素信息。为了评估所提出的分割算法在嘈杂环境中的鲁棒性,我们在医学脑肿瘤MR图像中添加了噪声,并计算了成功率和分割精度。从实验结果可以清楚地看出,对于嘈杂的医学MR图像,该算法比其他基于FCM的技术具有更好的性能。

关键字: 聚类, 图像分割, 模糊c均值, 先生 图片, 多个内核

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39 图像分割算法的比较研究

作者: 梅迪·侯赛因扎德(Mehdi Hosseinzadeh), 帕丽莎(Parisa Khoshvaght)

抽象:

在某些应用中,例如图像识别或 压缩,分段是指对一个文件进行分区的过程 数字图像分成多个部分。图像分割通常是 用于在图像中定位对象和边界(直线,曲线等)。 图像分割是将图像分类或聚类为几个 根据图像的特征划分的部分(区域),例如 像素值或频率响应。更确切地说,图像 细分是为标签中的每个像素分配标签的过程 具有相同标签的像素共享某些视觉效果的图像 特征。图像分割的结果是一组分割 共同覆盖整个图像或提取的轮廓集 从图像。几种图像分割算法分别是 建议在识别或压缩之前对图像进行分割。向上 到现在为止,存在许多图像分割算法 广泛应用于科学和日常生活中。根据他们 细分方法,我们可以大致将其分类为 基于区域的分割,数据聚类和基于边缘的 分割。在本文中,我们对几种流行图像进行了研究 可用的细分算法。

关键字: 图像分割, 密度估算, 分层分割, 分区分割

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38 基于进化程序的机械手抓取颜色对象的方法

作者: Y.哈罗德·罗宾逊, 拉贾兰, 蜂蜜拉珠

抽象:

图像分割和颜色识别是 在智能等各种新兴领域中使用的重要过程 机器人技术。提出了一种用于机械手抓握和放置的方法 将颜色对象放入正确的位置。现有方法如 PSO存在加速收敛速度和 收敛到局部最小值,导致次优性能。 为了提高性能,我们使用分水岭算法 为了识别颜色,我们使用EPSO。 EPSO方法用于 降低卡在局部最小值中的可能性。的 提出的方法为粒子提供了更强大的全局 探索能力。 EPSO方法可以确定颗粒 停留在局部最小值中,还可以提高学习速度,因为 粒子运动会更快。

关键字: 图像分割, 饱和, GMM, 颜色信息, EPSO, 色调, 值 (HSV), 粒子群优化(PSO)。 活动轮廓

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37 带有随机梯度核的噪声数字图像分割

作者: 皮纳基·普拉蒂姆·阿查里亚, 阿比舍克·诺吉(Abhishek Neogi), Jayesh Verma

抽象:

图像分割和边缘检测是图像处理的基本部分。在有噪点图像的情况下,如果我们使用传统的空间滤波器(如Sobel,Prewitt,LOG,Laplacian等),则边缘检测的效率将大大降低。为克服此问题,我们建议使用随机梯度蒙版代替空间滤波器来生成梯度图像。本研究表明,考虑到边缘检测,通过应用随机渐变蒙版获得的最终图像看起来更加清晰和清晰。

关键字: 图像分割, 边缘检测, 嘈杂的图像, 空间过滤器, 随机梯度核

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36 颈总动脉内膜中层厚度分割调查

作者: L.阿肖克·库马尔, 纳加拉扬

抽象:

超声成像在诊断中非常受欢迎 该疾病由于其非侵入性性质。超声波 由于存在以下原因,成像会缓慢产生低质量的图像 消除噪音和波浪干扰。有几种算法可以 被建议用于超声颈动脉图像的分割 但这需要一定程度的用户交互。像素 图像高度相关,因此周围的空间信息 在图像分割过程中可以考虑像素 进一步改善结果。当数据高度相关时,一个像素 可能属于多个不同程度的集群 成员资格。将评估计算机化是重要的一步 颈动脉腔分割对动脉疾病严重程度的影响 在2D和3D超声检查中以及发现脆弱人群中 易破裂的动脉粥样硬化斑块可能导致中风。

关键字: 图像分割, IMT测量, 共同 颈动脉, 颈内外动脉, 超音波 影像学

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35 使用SVM像素分类图像的彩色图像分割

作者: 萨克提维, 纳鲁萨米, 卡维萨

抽象:

图像分割的目标是对像素进行聚类 进入显着的图像区域。细分可用于对象 运动或立体声中的识别,遮挡边界估计 系统,图像压缩,图像编辑或图像数据库查找。 在本文中,我们提出了使用 支持向量机(SVM)像素分类。首先,像素 提取图像的水平颜色和纹理特征并将其 用作SVM分类器的输入。这些特征被提取 使用同质性模型和Gabor滤波器。随着提取 像素级功能,通过使用FCM训练SVM分类器 (模糊C均值)。图像分割利用了 图像的像素级别信息以及 SVM分类器。实验表明,提出的方法 分割效果非常好,效率更高, 图像分割的质量与其他相比 文献中提出的分割方法。

关键字: 图像分割, 支持向量机, 伽柏过滤器, 纹理特征, 模糊C均值, 像素功能, 同质性 模型

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34 基于聚类算法的急性白血病细胞无监督分割技术

作者: 哈桑, N·H·哈伦, 阿卜杜勒·纳西尔, M. Y. Mashor

抽象:

白血病是一种血液癌疾病, 导致马来西亚死亡率每年增加。有 白血病的两个主要类别是急性和慢性 白血病。急性白血病细胞的产生与发展 发生迅速且不可控制。因此,如果鉴定 急性白血病细胞可以快速,有效,适当地完成 可以提供治疗和药物。由于要求 迅速准确地诊断出白血病,目前的研究有 聚类的无监督像素分割方法 算法以获取完全分段的异常白血 急性白血病图像中的细胞(胚泡)。为了获得 分段爆炸,目前研究提出了三类聚类 k均值,模糊c均值和运动k均值的算法 算法已应用于饱和度分量图像。 然后,中值滤波和种子区生长面积提取 应用了算法,以平滑分割的区域 爆炸并去除图像中不需要的较大区域, 分别。三种聚类算法之间的比较是 为了衡量每个群集的性能 爆炸区域分割算法。基于良好的灵敏度 值,结果表明移动的kmeans 聚类算法已成功产生了完整的 在急性白血病图像中分割成爆炸区域。因此,表明 产生的图像可能对血液科医生有帮助 急性白血病的进一步分析。

关键字: 图像分割, Clustering Algorithms, 急性白血病图像, 移动k均值

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33 审查用于肝脏3D体积重建的软件

作者: 斯特拉科斯(P. Strakos), 贾罗斯, T·卡拉塞克, T·科祖贝克, 瓦夫拉, 琼斯塔

抽象:

在医学成像中,对不同区域的分割 人体喜欢骨骼,器官,组织等是一个重要的问题。 图像分割允许隔离感兴趣的对象以进一步 处理可能导致例如3D模型重建 整个器官。此过程的难度从琐碎的 骨骼对于肝脏等器官来说相当困难。肝脏正在 被认为是人体最难分割的器官之一。 它主要是因为其复杂性,形状通用性和接近性 其他器官和组织。由于这个事实,通常是大量用户 必须付出努力才能获得满意的图像结果 分割。图像分割的过程继而恶化 自动或半自动到相当手动的一种。在本文中, 可以处理的所选可用软件应用程序概述 具有3D体积的半自动图像分割 提出了人类肝脏的重建。正在申请 根据几个连续的分割结果进行评估 DICOM图像覆盖了人体的腹部区域。

关键字: 软件, 图像分割, 半自动

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32 分类器在油井剖析图像分析和事件自动识别中的应用

作者: Jaqueline M.R.Vieira

抽象:

石油提供了不同的策略和工具 和天然气行业,用于检测和分析张力以及可能的 井壁破裂。这些技术大多数基于 手动观察捕获的井眼图像。虽然这 较小的图像和少量的图像可能是可行且方便的 数据,可能会变得困难并适合大错误 图像数据库必须被处理。虽然模式可能有所不同 在图像区域中,取决于许多特性(钻孔 策略,岩石成分,岩石强度等)。在这项工作中,我们 建议按顺序包括数据挖掘分类策略 创建分段曲线的知识数据库。这些 分类器允许一段时间后使用和手动指向 对应于张力区域的井眼图像部分和 突破区域,系统将自动指示和建议 新的候选区域,准确性更高。我们建议使用 不同的分类器方法,以获得不同的知识 数据集配置。

关键字: 图像分割, 数据挖掘, 巴西, 油井可视化, 分类器

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31 大自然阈值图像分割的自然启发元启发式算法

作者: 迪皮卡, 尼西亚

抽象:

分割是图像中的基本任务之一 处理。阈值处理是最简单的技术之一 执行图像分割。多级阈值很简单 和有效的技术。二级或二级的主要目标 图像分割的多级阈值确定最佳 阈值。实现多级阈值化 已经提出了技术。对自然界的研究启发 用于图像多级阈值的元启发式算法 进行分割。在这里,我们研究粒子群 优化(PSO)算法,人工蜂群优化 (ABC),蚁群优化(ACO)算法和杜鹃 搜索(CS)算法。

关键字: 蚁群优化, 粒子群优化, 图像分割, 杜鹃搜索算法, 多级阈值, 人工蜂群 优化

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30 数学形态学的图像分割:一种通过线性,双线性和保形变换的方法

作者: 皮纳基·普拉蒂姆·阿查里亚, Dibyendu Ghoshal

抽象:

本文研究了基于数学形态学的图像分割方法。它是根据形态学过程的第一个原理建立的,整个分割虽然是非线性信号处理任务,但从组成上来说,中间步骤是线性,双线性和共形变换,它们在累积中引起非线性影响。方式。

关键字: 图像分割, 数学形态学, 线性变换, 双线性变换, 保形变换

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29 基于矩的自动纹理分割

作者: 都铎·巴布(Tudor Barbu)

抽象:

提出了一种基于矩的自动纹理分割方法。首先,我们描述此计算机视觉领域中的相关工作。我们的纹理特征提取是纹理识别过程的第一部分,它产生了一组基于矩的特征向量。对于每个图像像素,将纹理特征向量计算为一系列区域矩。然后,提出了一种自动像素分类方法。使用无监督分类算法对特征向量进行聚类,使用基于验证指标的度量确定最佳聚类数。根据所得的像素类别,可以轻松确定图像的所需纹理区域。

关键字: 自动分类, 图像分割, 基于矩的纹理分析, 有效性指标

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28 贝叶斯序列分割脑弓图像分割

作者: 许亚云, 陆永成

抽象:

本文提出了一种以数据驱动,生物学启发的3D果蝇脑弓图像神经分割方法。我们使用贝叶斯顺序划分算法进行概率建模,该算法可用于检测体量并消除 串扰效应。这项工作试图开发一种用于神经元图像分割的自动方法,如今该方法仍然 由于图像的复杂性,缺乏完整的解决方案。由于生物学信息固有地包括在图像处理过程中,因此所提出的方法不需要任何预定的,容易产生风险的阈值。因此,它对神经元形态的变化不太敏感。同时,它的灵活性对于跟踪神经元的缠绕结构将是有益的。

关键字: 生物数据挖掘, 图像分割, 脑弓, 神经元形态, 非参数学习

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27 结构张量空间中基于概率Bhattacharya的主动轮廓模型

作者: 梅田田(Hiren Mewada), Suprava Patnaik

抽象:

对象识别和分割应用程序需要从背景中提取前景中的对象。在本文中,基于Bhattacharya距离的概率方法与主动轮廓模型(ACM)一起用于从背景中分割对象。在提出的方法中,Bhattacharya直方图是在非线性结构张量空间上计算的。基于直方图,提出了主动轮廓模型的新公式来分割图像。在Berkeley图像数据库中的彩色和灰色图像上对结果进行测试。实验结果表明,该模型适用于彩色和灰度图像,以及纹理图像和自然图像。再次与ICA空间中基于Bhattacharya的ACM进行比较,所提出的模型也能够分割多个对象。

关键字: 图像分割, 活动轮廓, 结构张量, 巴塔查里亚直方图

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26 基于边缘的图像分割方法的比较研究

作者: 拉吉夫·库马尔(Rajiv Kumar), Arthanariee A. M.

抽象:

图像分割是将给定图像分割成几个部分,以便这些部分中的每个部分 图像可以进一步分析。文献中有许多图像分割技术。在本文中,作者已经分析了基于边缘的图像分割方法。他们已根据其阈值参数实现了不同的边缘运算符,例如Prewitt,Sobel,LoG和Canny。这些运算符的结果已显示为 各种图像。

关键字: 图像分割, 边缘算子, 基于边缘的细分, Matlab 10.4

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25 使用头部姿势图像的人机交互电子学习系统

作者: 尤塞尔·乌古鲁

抽象:

本文介绍了一种使用头部姿势图像进行人类交互式电子学习系统的新颖方法。学生的面部和头发信息用于识别人的存在并估计注视方向。然后,我们定义人机交互级别,并使用10个学生和70个不同的姿势图像测试该定义。实验结果表明,头部姿势图像为增加电子学习系统中的人机交互提供了足够的信息。

关键字: 电子学习, 人机交互, 图像分割, 实验室视图, 人类的存在, 梦见好朋友死了 注视方向

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    发布日期:2021年04月14日
        离石室十步之遥

        尽管您可能对我做出了任何承诺和提议

        我想出任何其他方案

        我可以随时去那里

        内尔眨着眼睛微笑着

         她放开我的手腕

        指着巨大的体育场

        然后转到语音信箱

    资料下载1246
    24 主动轮廓与先前的拐角检测

    作者: 美国oshi冢, 拉文达(Ravinda G.N.)美eg

    抽象:

    变形活动轮廓被广泛用于 图像的计算机视觉和图像处理应用程序 分割,尤其是在生物医学图像分析中。主动 轮廓或“蛇”通过控制目标物体向目标对象变形 内部,图像和约束力。但是,如果轮廓 用较少数量的控制点进行初始化, 超过物体尖角的概率 轮廓变形。在本文中,一种新技术是 建议通过合并先验构造初始轮廓 知识使用检测到的对象的重要角落 哈里斯算子。这个新的重建轮廓开始变形, 将蛇吸引到目标物体上,而不会丢失 角落。几个合成图像的实验结果表明 新技术处理高角度的尖角的能力 准确性比传统方法高。

    关键字: 蛇类, 图像分割, 活动轮廓, 哈里斯 操作员

    普罗迪亚 预约定价安排 BibTeX 芝加哥 尾注 哈佛大学 JSON格式 司法协助 RIS XML格式 ISO 690 PDF格式 资料下载1873
    23 隐马尔可夫链的二维观测过程无监督分割

    作者: 阿卜杜拉利·乔马德(Abdelali Joumad), 阿卜杜拉齐兹·纳斯鲁拉

    抽象:

    In unsupervised segmentation context, we propose a bi-dimensional hidden Markov chain model (X,Y) that we adapt to the image segmentation problem. The bi-dimensional observed process Y = (Y 1, Y 2) is such that Y 1 represents the noisy image and Y 2 represents a noisy supplementary information on the image, for example a noisy proportion of pixels of the same type in a neighborhood of the current pixel. The proposed model can be seen as a competitive alternative to the Hilbert-Peano scan. We propose a bayesian algorithm to estimate parameters of the considered model. The performance of this algorithm is globally favorable, compared to the bi-dimensional EM algorithm through numerical and visual data.

    关键字: 图像分割, 贝叶斯方法, 具有二维观测过程的隐马尔可夫链, Peano-Hilbert扫描, MCMC方法, 二维EM算法

    普罗迪亚 预约定价安排 BibTeX 芝加哥 尾注 哈佛大学 JSON格式 司法协助 RIS XML格式 ISO 690 PDF格式 资料下载1216
    22 彩色图像序列中的跟踪对象:在足球图像中的应用

    作者: 穆拉德·穆萨(Mourad Moussa), 阿里·杜伊克, 哈萨尼·梅萨乌德(Hassani Messaoud)梦见好朋友死了

    抽象:

    在本文中,我们对两个用于对象识别和跟踪的计算机视觉系统进行了比较研究,这些算法基于由一组像素组成的区域描述了两种不同的方法,这些像素在镜头序列中对对象进行了参数设置。对于图像分割和目标检测,使用了FCM技术,群集之间的重叠'通过使用适当的色彩空间(RGB以外的色彩)将s的分布最小化。第一种技术考虑了控制各种聚类以跟踪对象的计算的先验概率。描述了一种Parzen核方法,该方法可以识别每个帧中的参与者,我们还展示了研究高斯概率密度函数的标准偏差值的重要性。区域匹配是通过一种算法执行的,该算法对两个后续帧中区域描述符之间的马氏距离进行运算,并使用奇异值分解来计算一组满足邻近性和排除性的对应关系。

    关键字: 目标识别, 图像分割, 奇异值分解, 对象追踪, Parzen窗口

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    21 使用可变形模型和局部拟合二值的医学图像分割:胸主动脉

    作者: 巴格里·纳赫爪洛, T·S·埃利斯, 劳菲, 齐亚里

    抽象:

    本文介绍了水平集在CTA腹主动脉瘤分割中的应用 数据集。可靠地检测主动脉的一项重要挑战是 需要克服与强度有关的问题 不均匀性。水平集是重要方法类别的一部分 利用偏微分方程(PDE),并已广泛应用于图像分割。内核函数 水平集公式有助于抑制提取的噪声 感兴趣的区域,然后引导不断变化的轮廓运动 用于检测弱边界。曲线进化的速度 与以前的关卡实现相比,已大大改善,从而减少了分割时间 集,并被证明比其他方法更有效 应对强度不均匀性。我们已经应用了Courant Friedrichs Levy(CFL)条件作为我们算法的稳定性标准。

    关键字: 图像分割, 水平集, 本地拟合二进制, 胸主动脉

    普罗迪亚 预约定价安排 BibTeX 芝加哥 尾注 哈佛大学 JSON格式 司法协助 RIS XML格式 ISO 690 PDF格式 资料下载1095
    20 显微图像中的半自动背景检测

    作者: 亚历山德罗·贝维拉瓜(Alessandro Bevilacqua), 亚历山德罗·格拉拉迪(Alessandro Gherardi), 菲利波·皮奇尼尼(Filippo Piccinini), 鲁多维科·卡罗扎(Ludovico Carozza)

    抽象:

    近年来,在生物医学成像领域,尤其是在显微成像领域,越来越多地使用图像分析技术。大多数图像分析技术的基本步骤都依赖于没有感兴趣对象(无论它们是细胞还是组织学样本)的背景图像来执行进一步的分析,例如分割或镶嵌。通常,该图像由预先获取的空白区域组成。但是,很多时候实现空白字段是不可行的。否则,由于与有机物的相互作用,这可能与实际研究的样品的背景区域不同。最后,例如在活细胞分析的情况下,它可能很昂贵。我们提出了一种非参数通用方法,其中背景是自动生成的,而背景是基于包含感兴趣对象的图像序列而来的。每个图像中没有对象的区域的数量只会影响获得背景的整体速度。用各种显微图像进行的实验证明了我们方法的有效性。

    关键字: 显微镜检查, 图像分割, 背景估计, 平场校正

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