一种融合局部像素信息和改进NLFCM的SAR图像分割方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共25页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种融合局部像素信息和改进NLFCM的SAR图像分割方法.pptx
汇报人:/目录01局部像素的特性局部像素在SAR图像中的重要性局部像素信息与分割方法的关系02NLFCM算法简介NLFCM算法的优缺点NLFCM算法的改进点改进后NLFCM算法在SAR图像分割中的应用03方法概述融合过程分割效果评估04实验数据与实验环境实验结果展示结果分析与其他方法的比较05结论创新点总结未来研究方向汇报人:
融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法.pdf
本发明提供了一种融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法,该方法基于局部迭代聚类原则,利用SAR图像边缘检测算法获得图像中的边缘信息,优化初始化聚类中心步骤,更新距离度量方法,引入模糊理论构成模糊迭代聚类,最后通过融合边缘信息的后处理步骤,得到拥有良好边界保持性及像素同一性的超像素分割结果。相对于其他超像素分割方法,本发明主要面向复杂情况下SAR图像的目标检测任务,特别地,当SAR图像中的目标大小相差较大时,现有的超像素分割方法不能很好地保持小目标的边界,存在小目标并入超像素的问题,本发明通过引入边
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
融合超像素和CNN的CT图像分割方法.docx
融合超像素和CNN的CT图像分割方法摘要:医学图像分割是医学诊断和治疗的重要步骤。近年来,深度学习方法已经取得了显著的进展,并在医学图像分割中表现出良好的性能。然而,目前的深度学习模型仍然存在一些挑战,例如处理大量数据需求和有效的特征提取问题。因此,本文提出一种新的CT图像分割方法,将超像素和卷积神经网络(CNN)相结合。首先,我们使用超邻域分割算法生成超像素,然后将超像素转换为CNN输入。接着,我们在CNN中使用3D卷积来进行特征提取和分类。我们在公共的LungSegmentationChallenge