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由于运矿车辆车牌图像质量低、车牌污染严重、环境复杂、识别率低等特殊情况,设计了一种基于灰度阈值分割的运矿车辆车牌的精确定位算法.它通过对粗定位车牌图像进行灰度阈值分割,得到估计车牌区域并进行区域标记,根据车牌所在连通区域面积最大这一特征,得到完整有效的车牌区域,结合车牌先验知识去掉其边框,从而得到车牌的精确定位结果.实验结果表明,该算法定位准确率高,耗时少,分割效果好,具有较强的实用价值,是对现有车牌识别技术有意义的扩展和补充. 相似文献
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医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。 相似文献
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光流法是一种基于光流场模型的重要而有效的形变配准算法。针对现有光流法所用特征质量不高使得配准结果不够准确的问题,将深度卷积神经网络特征和光流法相结合,提出了基于深度卷积特征光流(DCFOF)的形变医学图像配准算法。首先利用深度卷积神经网络稠密地提取图像中每个像素所在图像块的深度卷积特征,然后基于固定图像和浮动图像间的深度卷积特征差异求解光流场。通过提取图像的更为精确和鲁棒的深度学习特征,使求得的光流场更接近真实形变场,提升了配准精度。实验结果表明,所提算法能够更有效地解决形变医学图像配准问题,其配准精度优于Demons算法、尺度不变特征变换(SIFT) Flow算法以及医学图像专业配准软件Elastix。 相似文献
5.
在整个图像块像素灰度值向量空间中,非局部均值( nonlocal means,NLM)算法度量像素间的相似性不仅计算复杂度高,而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值,影响了对图像冗余性质的利用,使得去噪结果图像对比度和清晰度低.针对NLM算法的这一缺陷,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)的低数据相关性和高能量紧致性,将DCT与NLM算法相结合,对图像块进行DCT,并在DCT低频系数子空间内度量像素间的相似性.实验结果表明,与NLM算法相比,该方法能够在保护图像结构信息、对比度和清晰度的前提下更有效地去除噪声,峰值信噪比值一般可以提高1 dB以上,运行时间不到NLM算法的1/10. 相似文献
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在实际应用中,验证码的安全性与易用性是人们关注的重要方面.针对当前很多站点的验证码都缺乏可靠的安全性,设计了一种基于字符特征的随机问题阅读式验证码,它能有效抵御光学字符识别技术对阅读式验证码的破解. 相似文献
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针对MRI图像中的莱斯( Rician)噪声直接采用高斯白噪声去噪算法仅能取得次优去噪效果这一问题,在DCT子空间非局部均值去噪算法基础上,提出一种偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法。首先分析MRI图像中Rician噪声的特性,给出在MRI模值平方图中估计噪声偏差的方法;然后使用偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法在MRI图像的模值平方图上进行去噪处理。在模拟MRI图像上进行的实验结果表明,该算法在有效去除Rician噪声的同时,很好地保留了器官和软组织的细节纹理信息,取得了较好的去噪效果。 相似文献
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针对直接采用高斯白噪声去噪算法去除MRI图像中的莱斯(Rician)噪声仅能取得次优去噪效果这一问题,在DCT子空间非局部均值去噪算法基础上,提出一种偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法。首先分析MRI图像中Rician噪声的特性,给出在MRI模值平方图中估计噪声偏差的方法;然后使用偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法在MRI图像的模值平方图上进行去噪处理。在模拟MRI图像上进行实验,其结果表明,该算法在有效去除Rician噪声的同时,很好地保留了器官和软组织的细节纹理信息,取得了较好的去噪效果。
相似文献
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阐述应用多源遥感数据及多目标空间分析手段,研究珠江三角洲地区土地利用变化驱动的非点源污染与该区水质环境演变的方法.充分利用不同遥感数据特点,有效融合高、低空间分辨率数据,将进一步提高土地利用变化动态遥感监测能力.充分利用珠江三角洲地区近年来土地利用土地覆盖研究成果,将有助于分析非点源污染驱动因子与珠江河口及邻近水域水质... 相似文献
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