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基于迭代的癌细胞图象自动多阈值分割 总被引:7,自引:0,他引:7
随着现代医学研究的飞快发展,显微图象定量分析已经广泛应用到临床诊断,病理分析,癌变分级分类等越来越多的医学领域之内。本文将传统的迭代算法应用到癌细胞图象的多阈值分割中,可根据实际需要确定阈值个数,不但可以快速准确地将细胞质、细胞核分割开来,还可以根据需要确定阈值个数,从而分割出癌变细胞核内的粗颗粒状物质以进行进一步的纹理分析。 相似文献
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本文在讨论块运动估计快速算法的基础上 ,根据单纯形优化搜索原理 ,提出了一种新的块匹配搜索法——单纯形块匹配搜索算法 ,并经实验结果说明了该算法的有效性 相似文献
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提出了一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法。首先提出一种基于高阶统计量的帧间差分图像处理方法,然后运用边缘检测得到空域分割结果和用累计差分与对称差分得到时域分割结果,综合时空域分割结果得到运动目标的边缘,最后对边缘图进行区域填充与数学形态学处理,得到运动目标掩模图像。实验结果表明本文算法能够得到较准确的分割结果。 相似文献
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在引入MPEG-4规视标准的基础上,对基于对视频编码模型及功能进行了描述,介绍了基于对象编码的概念及某些算法结构。 相似文献
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目的 超像素(superpixel)是近年来快速发展的一种图像预处理技术,它将图像快速分割为一定数量的具有语义意义的子区域,相比于传统处理方法中的基本单元——像素,超像素更有利于局部特征的提取与结构信息的表达,并且能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,在计算机视觉领域尤其是图像分割中得到了广泛的应用,为使国内外研究者对超像素理论及其在图像分割中的应用有一个比较全面的认识,对其进行系统综述.方法 以图像分割为应用背景,在广泛调研文献特别是超像素最新发展成果的基础上,结合对比实验,对每种方法的基本思想、方法特点进行总结,并对超像素分割目前存在的局限性进行说明,对未来可能发展方向进行展望.结果 不同的超像素分割算法在分割思想、性能特点上各不相同.当前的超像素方法普遍在超像素数量、紧密度与分割质量、算法实用性之间存在相互制约,同时对于某些特殊目标的分割也难以取得较好的结果.结论 超像素作为一种有效的图像预处理手段具有较高的研究价值,但针对目前超像素存在的一些局限性还需要进行深入的研究. 相似文献
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针对印刷电路板(printed circuit board,PCB)计算机断层成像(computerized tomography,CT)图像通常存在噪声大、过孔和焊盘的数量多以及焊盘与背景的对比度低和焊盘形状变化较多等因素导致过孔和焊盘的检测比较困难的问题,基于卷积神经网络模型网中网,提出将池化核作为参数进行学习以提高网络的数据表达能力,在基准数据集上进行验证后结合选择性搜索算法应用于PCB CT图像中的过孔和焊盘检测。实验结果表明,参数池化能够帮助提高网络对数据的表达能力,改进后的网络能够有效检测出PCB CT图像中的过孔和焊盘,基本达到实际应用需求。 相似文献
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