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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
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基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力. 相似文献
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针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。 相似文献
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基于STC12C5408AD光伏并网发电系统设计 总被引:2,自引:1,他引:1
在光伏系统中,由于光伏电池的光电转换效率太低,使其不能以最大效率转化为电能输出,最大功率点跟踪是光伏并网发电系统中的核心问题。系统设计采用电流型控制芯片UC3845实现最大功率点跟踪(MPPT),由单片机STC12C5408AD产生SPWM信号,实现频率相位跟踪功能、输入欠压保护功能、输出过流保护功能。结果表明,该设计不但电路设计简单,软硬件结合,控制方法灵活,而且能够有效地完成最大功率跟踪的目的,明显提高光伏发电系统的整机效率。 相似文献
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