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为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。 相似文献
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图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节,而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节,但对频率分辨率敏感。针对这个问题,提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法,应用于平扫计算机断层扫描(CT)图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先,通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量;其次,基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜;最后,使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明,该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时,有效地保留了低频平滑的纹理细节:增强后的肝细胞癌区域与原区域相比,信息熵平均增加36.56%,平均梯度平均增加321.56%,平均绝对差值平均为9.287;增强后的肝血管瘤区域与原区域相比,信息熵平均增加48.77%,平均梯度平均增加511.26%,平均绝对差值平均为14.097。 相似文献
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就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题,提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像,并利用位图切割重建梯度图像;对新梯度图像进行分水岭预分割;对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并,并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法,该算法引入位图切割,抑制噪声对分割结果的影响,在边缘模糊处分割准确,得到符合人类视觉的较小分割区域数目,同时在运行效率上提高。 相似文献
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