一种改进的基于超像素的图论分割方法.pdf
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一种改进的基于超像素的图论分割方法,包括以下步骤:1)超像素预处理;2)增强性处理;3)模型训练和图构建;4)得到分割结果。本发明在大大的减少程序运行所需的时间的同时,在大多数的图像上的分割精度也能得到保证。
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基于超像素和图论的图像分割方法研究的开题报告一、研究背景和意义图像分割一直是计算机视觉领域中一个重要的研究课题。图像分割能够概括出图像中不同的对象和区域,利用其进行其他视觉任务,如目标检测、图像识别、图像重构和3D重建等。现代科技快速发展,图像分割应用越来越广泛。从生物医学影像到机器人技术,图像分割都具有重大的应用前景。但是,由于图像中存在着复杂的物体、边界不清晰和噪声较多等问题,图像分割一直是个具有挑战性的问题。为了解决这个问题,针对图像分割的超像素方法因其对图像进行了精细的划分成功地应用于图像分割领域
一种改进的基于超像素的多光谱图像分割方法.docx
一种改进的基于超像素的多光谱图像分割方法超像素在图像分割中具有一定的优势,可以在保留图像细节的情况下减少计算量和降低噪声。然而,传统的基于超像素的图像分割方法在多光谱图像中存在一些问题,例如颜色不一致和空间不连续等问题。因此,我们提出了一种改进的基于超像素的多光谱图像分割方法。我们的改进方法主要包括以下几个步骤:第一步是超像素分割。我们使用了一种叫做“双亲子超像素”的方法对多光谱图像进行超像素分割。该方法可以确保超像素的空间连续性和颜色一致性。同时,我们还使用了基于颜色和纹理特征的超像素合并算法,可以将相
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一种改进超像素融合的图像分割方法余洪山张文豪杨振耕李松松万琴林安平摘要:基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题.文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法.方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割.算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性.实验结果表明本方法在分割
一种改进超像素融合的图像分割方法.docx
一种改进超像素融合的图像分割方法改进超像素融合的图像分割方法摘要:图像分割是计算机视觉领域中的重要研究问题。传统的图像分割方法难以处理复杂的场景和背景噪声,因此需要一种更有效的方法来提高图像分割的准确性和效率。本文提出了一种改进超像素融合的图像分割方法,该方法利用超像素的空间信息和颜色信息,通过分析超像素之间的相似性来实现图像的自动分割。实验结果表明,该方法具有较高的分割准确性和较快的分割速度,适用于各种图像分割任务。1.引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题,它在目标检测、图像识别和图像编辑等应用