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传统的医学图像增强算法存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足. 本文首先利用量子信号处理基本原理,定义了两种不同的像素量子比特表达形式;然后,针对医学图像的特点,结合3×3邻域像素灰度相关性,提出了一种基于量子概率统计的图像增强算子. 为了优化图像增强的效果,根据子采样图像信息熵自适应确定本算子的灰度阈值参数. 通过主观和客观评价,实验结果表明本文所提出的增强方法考虑了图像全局与局部信息,能更有效地提高医学图像质量. 相似文献
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一种利用信息融合的运动目标跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:2
论文针对灰度相关模板匹配跟踪算法的局限性,提出了一种基于信息融合的运动目标跟踪算法。该方法同时利用图象中的灰度信息和边缘信息,从而克服了只依靠单一信息源的不足。实验结果表明,该方法明显提高了跟踪性能。 相似文献
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曲线拟合在图象处理、逆向工程应用等领域中有着重要意义。由于对于B样条参数曲线拟合,数据点的参数化直接影响着拟合的精度,因此提出了一种基于迭代最近点的方法来优化修正数据点的参数,并且证明了应用该方法进行曲线拟合具有局部收敛性。通过实验分析,验证了方法的正确性和鲁棒性。 相似文献
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一种新颖的基于遗传算法的正则化图像插值方法 总被引:1,自引:1,他引:1
传统的图像插值方法,包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等,是先经补零疏化、后经内插滤波实现的。由于这些内插滤波器不能完成理想的低通滤波功能,传统插值图像会增加一定的虚假内容,即导致方块效应、模糊等。另外.由于内插滤波器是确定的,因而这些插值算法就缺乏利用图像本身信息的机制。为了提高插值图像的质量和增强图像的分辨率,首次提出了一种基于遗传算法的正则化图像插值方法。在该遗传算法中,编码采用实值方式,变异采用“引导”方式,适应度评价函数的正则化项采用图像质量评价的一些客观标准。最后,还分析了在遗传算法中怎样直接调整正则化系数,并将实验获得的该正则化系数应用于相同实验条件下的迭代正则化插值算法中,取得了良好效果。实验证明,该方法实用、可行。 相似文献
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自动视觉检测是机器视觉的一个重要研究领域,而颜色分级是自动视觉检测中的一个典型问题,在陶瓷、木材等行业应用广泛。为了实现快速自动分级,根据人类视觉特性,提出了一种基于均匀颜色空间的表面颜色分级方法。该方法首先将数据从RGB颜色空间转换到CIE 1976 L^ a^ 均匀颜色空间;然后在CIE 1976 L^ a^ 空间用RWM(radius weighted mean)方法提取主导颜色(dominant colors,DC),再以此作为颜色特征,提出了一种新的颜色距离度量——映射色差,并分析了它与平均色差的关系;最后以映射色差为距离度量,采用最小距离分类器来进行颜色分级。实验结果说明该方法是有效的。 相似文献
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