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1.
针对传统图像分割算法难以分割噪声污染严重的混凝土坝面细小裂缝图片的问题,结合大津阈值算法和区域生长算法提出一种新的裂缝分割算法。该算法通过一个滑动的窗口遍历整幅灰度图并计算窗口内的局部大津阈值,遍历过程中将所有灰度值在局部阈值以上的窗口中心像素点作为区域生长种子点,设计生长阈值,生长完成后得到分割结果。运用该算法、基于全局的大津阈值等经典分割算法对四幅存在光照不均、污渍覆盖等噪声污染的裂缝图片进行分割。结果表明,所提算法的分割结果中背景噪声最少,误差最小。通过连通域分析去除剩余的背景噪声,可实现对裂缝的精确识别分割,为自动化检测坝面裂缝奠定基础。 相似文献
2.
针对复杂模型近似处理的问题,提出自适应采样结合曲面曲率的全局近似方法. 采用自适应设计域分割采样方法获取新增采样点,逐步提高源模型的响应面近似模型精度. 引入判定响应面近似模型精度,提出利用几何方法计算曲面曲率,并结合启发式直接搜索算法(DIRECT)搜索响应面模型上的最大曲率点及设计域最佳分割位置. 所提方法可以运用于其他响应面模型,并适合用于大设计域、大数据源模型的近似处理. 函数源模型及复杂电动车模型的近似处理测试结果表明,所提方法具有实用性和有效性. 相似文献
3.
伴随传统手工艺的文化复兴和时尚设计的多元化发展,中国刺绣元素日益受到时装品牌的青睐,但融入刺绣元素的时尚产品消费仍缺少动力。为促进刺绣元素的时尚设计研发与消费需求精准融合,文章基于关联式模型,通过因子分析、聚类分析归纳了四种刺绣元素时尚价值感知类型,采用对应分析的方法研究了消费群体的人口统计信息与时尚价值感知的关系。结果表明:年龄、教育背景、收入水平、生活区域的差异对刺绣元素的时尚价值需求具有显著性影响,其中年长群体更关注刺绣的符号意义,年轻群体更在意刺绣创意设计带来的畅快感,高收入、高学历群体更钟爱刺绣图案的艺术表现,二线城市的消费者重视刺绣的符号性兼具实用性。 相似文献
4.
5.
为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型. 相似文献
6.
7.
最大方差法、最大熵值法和最小误差法是3种常用的自适应阈值法,它们对铁谱图像的分割结果有着较大的差异。为了探究形成这种差异的原因和探讨阈值法对铁谱图像分割的适应性,分析这3种常用的自适应阈值法的基本原理,比较3种方法对30组铁谱图像的分割实验结果。得出如下结论:3种方法之所以会输出3种不同的分割阈值,是因为它们采用了不同目标函数;对于双峰分布的铁谱图像,3种方法有着相似的分割效果,最大方差法准确性略高;对于近似单峰分布的铁谱图像,最小误差法的分割结果最优,最大方差法则不能正确分割出磨粒。因此,在铁谱图像分析过程中,应该根据铁谱图像的灰度分布特点选择相应的阈值分割算法。 相似文献
8.
针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部
积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种
局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对
显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因
子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚
警率的目的。 相似文献
9.
原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息,使得U-Net模型有良好的分割效果,但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足.由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法.首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分,以解决编码器部分相对简单,不能提取相对抽象的高层语义特征.然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重,使网络更加注重细胞核特征的学习.最后在池化操作过程中,对池化域内的像素值分配合理的权值,解决池化层丢失信息的问题.实验证明,改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好,模型也越鲁棒,过分割和欠分割比率也越少.显然,改进型U-Net是更有效的图像分割方法. 相似文献
10.
针对皮肤病分割问题中皮肤病变区域大小不一且形状各异问题,提出一种基于多尺度特征融合的双U型皮肤病分割算法.该算法由粗分U型网络和细分U型网络两部分组成.首先粗分U型网络编码部分采用预训练VGG-19模型对相关特征进行多尺度特征提取;在解码阶段利用改进注意力残差块将底层与高层信息进行有效的映射融合,得到初步的Mask;然后将初步生成的Mask与原图像聚合,并输入多路特征提取编码器中进行二次特征蒸馏;而细分U型网络解码器同时与粗分U型网络编码部分和细分U型网络的编码部分特征映射进行融合,保证网络可以聚合更多的有效特征;最后利用Focal Tversky损失函数进一步提升分割效果.实验表明,所提算法在ISBI2016数据集上实验分割精度为96.11%、敏感度为93.59%、特异性为97.10%、Dice系数为93.14%、Jaccard系数为87.17%,能够有效地分割皮肤病病变区域. 相似文献