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1.
We present a modification of the Mumford-Shah functional and its cartoon limit which facilitates the incorporation of a statistical prior on the shape of the segmenting contour. By minimizing a single energy functional, we obtain a segmentation process which maximizes both the grey value homogeneity in the separated regions and the similarity of the contour with respect to a set of training shapes. We propose a closed-form, parameter-free solution for incorporating invariance with respect to similarity transformations in the variational framework. We show segmentation results on artificial and real-world images with and without prior shape information. In the cases of noise, occlusion or strongly cluttered background the shape prior significantly improves segmentation. Finally we compare our results to those obtained by a level set implementation of geodesic active contours.  相似文献
2.
CT图像分割几种算法   总被引:7,自引:7,他引:6  
图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。  相似文献
3.
尺寸测量中的边缘检测算法研究   总被引:6,自引:6,他引:10  
主要介绍了一种改进的边缘检测算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析。因为传统的边缘检测算法在理论上较成熟,但在实际应用时可操作性较差。所以针对零件图像测量的实际应用情况,使用基于Sobel算子的改进的方向算子,对灰度图像进行处理得到梯度图像。综合应用其他算法,实现了对目标边缘的准确检测。然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位。在文章的最后,用实例说明了本算法的可行性。  相似文献
4.
基于粒子群优化算法的最佳熵阈值图像分割   总被引:6,自引:6,他引:14  
图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤。群智能作为一类新兴的演化计算技术已被越来越多的研究者关注。论文研究将群智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。新方法基于最佳熵阈值分割技术,用粒子群优化算法自适应选取分割阈值,基于Bayes定理和随机状态转移过程对新算法收敛性的分析表明,新方法能以概率1找到图像的最佳熵阈值。在仿真实验中,针对基准图像和SAR图像分割问题,将遗传算法与粒子群优化算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将运行时间作为算法复杂度的评价指标。统计结果显示,论文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短。仿真结果表明,基于粒子群优化的图像分割算法是可行的、有效的。  相似文献
5.
基于改进FCM的医学图像分割   总被引:6,自引:6,他引:4  
马华  王清  张永 《微计算机信息》2006,22(7):241-242
为解决模糊C均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。通过数据约减,即通过对相近的像素进行量化并聚合来减少像素个数,从而降低运算量。该方法用于人脑磁共振图像的分割比传统FCM算法的运算速度提高了50 ̄100多倍,并且选择合适大小的量化箱不会影响算法的分割效果。  相似文献
6.
图象分割评价技术分类和比较   总被引:5,自引:5,他引:18       下载免费PDF全文
本文对图象分割评价,特别是评价方法和评价准则的进展,作了一个综述,现已提出的多数分割评价方法可分为直接法和间接法,直接法研究分割算法本身,面间接法根据分割图象来评价算法的性能。直接法和间接法都需要借助一定的评价准则来进行。本文对已提出的各种准则进行了分类与分析比较,并对常用的评价准则进行了实验比较,通过分析其性能表现排出了它们的优劣次序。本研究为在实际中正确地应用不同的评价方法提出了依据并指出了若干进一步研究的方向。  相似文献
7.
We propose a variational framework for the integration of multiple competing shape priors into level set based segmentation schemes. By optimizing an appropriate cost functional with respect to both a level set function and a (vector-valued) labeling function, we jointly generate a segmentation (by the level set function) and a recognition-driven partition of the image domain (by the labeling function) which indicates where to enforce certain shape priors. Our framework fundamentally extends previous work on shape priors in level set segmentation by directly addressing the central question of where to apply which prior. It allows for the seamless integration of numerous shape priors such that—while segmenting both multiple known and unknown objects—the level set process may selectively use specific shape knowledge for simultaneously enhancing segmentation and recognizing shape.  相似文献
8.
基于精度依据准则的图像分割算法评价   总被引:5,自引:5,他引:0  
在图像处理中,图像分割是一类重要的研究方向。图像分割算法的好坏,影响到分割结果的优劣,因此对分割算法的性能评估十分重要。本文提出了一种图像分割算法性能的评价方法——精度依据准则,该准则是对原始特征量值和实际特征量值做比较,通过对绝对值的大小来判断算法的好坏。通过实验比较,该方法具有不错的算法性能评估准确度。  相似文献
9.
水平集在图像分割中的应用研究*   总被引:5,自引:5,他引:0  
水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性。对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况,最后指出了水平集方法进一步研究的方向。  相似文献
10.
图象分割质量评价方法研究   总被引:4,自引:4,他引:14       下载免费PDF全文
分析研究了图象分割质量的评价方法,将模糊集合的概念应用到分割评价方法中,引入模糊度测度.提出了一个简单有效的映射函数,可以快速有效地将图象从空间域变换到模糊性质域.对几种具有实际意义的图象分割质量评价参数及模糊度做了分析,提出了一个综合评价函数.实验结果表明:引入的模糊度比较准确地反映了分割图象的质量,其反映的分割图象质量差别与人的视觉效果基本一致.  相似文献
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