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52.
目的 在序列图像或多视角图像的目标分割中,传统的协同分割算法对复杂的多图像分割鲁棒性不强,而现有的深度学习算法在前景和背景存在较大歧义时容易导致目标分割错误和分割不一致。为此,提出一种基于深度特征的融合分割先验的多图像分割算法。方法 首先,为了使模型更好地学习复杂场景下多视角图像的细节特征,通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进PSPNet-50网络模型,减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验,将少量分割先验融合到新的模型中,通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型,将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起,更好地处理边界定位问题。结果 本文采用公共数据集的多图像集进行了分割测试。实验结果表明本文算法不但可以更好地分割出经过大量数据预训练过的目标类,而且对于没有预训练过的目标类,也能有效避免歧义的区域分割。本文算法不论是对前景与背景区别明显的较简单图像集,还是对前景与背景颜色相似的较复杂图像集,平均像素准确度(PA)和交并比(IOU)均大于95%。结论 本文算法对各种场景的多图像分割都具有较强的鲁棒性,同时通过融入少量先验,使模型更有效地区分目标与背景,获得了分割目标的一致性。 相似文献
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局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率. 相似文献
54.
目标的柔性变化和局部遮挡是形状匹配的主要困难,传统的形状匹配算法对这类问题常不能奏效。针对该问题,提出了一种新的接合骨架和统计直方图匹配柔性变化和局部遮挡目标的方法。算法首先提取骨架接合点,根据骨架接合点将目标形状分块;基于每个骨架接合点构造各个子块的不变特征并将其直方图化;再构建了一种新的相似性度量函数;通过对骨架接合点的匹配实现目标形状的匹配。由于算法是提取骨架接合点,较骨架端点提取更稳定,从而能提高匹配精度;此外算法采用分块描述匹配的思想,所以能有效处理局部遮挡和柔性变化。理论分析和实验结果均表明算法是有效的。 相似文献
55.
为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活
动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增
加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数。该算法将图像分
割问题归结为曲线能量泛函的最小化,首先建立包含局部灰度信息(极性信息)和改进的符号
距离函数的曲线演化能量泛函;然后采用变分水平集方法求解能量函数的最小值,得到最终的
分割结果。真实医学图像和人工合成图像的实验结果表明,此方法对灰度不均匀的医学图像有
较高的分割精确度,在图像分割速度上有较大提高。由于利用了局部灰度信息,可以有效地分
割灰度不均匀的医学图像,而改进后的变分水平集可以完全避免重新初始化,使得图像分割效
率大大提高了。 相似文献
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盐酸溶解样品后,将稀土配分镧、铈、镨、钕和非稀土杂质铁、硅、锌、镁配制成混合标准溶液系列并绘制校准曲线,保持标准溶液系列中稀土总量与试液中稀土总量一致以消除基体效应,采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)同时测定电池级混合稀土金属中稀土配分镧、铈、镨、钕和非稀土杂质铁、硅、锌、镁。进行了各元素分析谱线的选择,考察了稀土元素对非稀土杂质元素及非稀土杂质元素间的干扰情况。各元素校准曲线线性回归方程的相关系数均不小于0.998 8。按照实验方法测定合成样品中稀土配分镧、铈、镨、钕,测定结果与理论值一致,结果的相对标准偏差(RSD,n=11)不大于3.0%。非稀土杂质铁、硅、锌、镁的检出限为0.001 0%~0.002 8%(质量分数),测定下限为0.005 0%~0.014%(质量分数)。对低锌低镁电池极混合稀土金属样品中非稀土杂质进行测定,测定值与参考值一致,测定结果的相对标准偏差(RSD,n=11)为1.3%~9.0%。按照实验方法测定实际电池级混合稀土金属样品和富镧金属样品中稀土配分镧、铈、镨、钕和非稀土杂质铁、硅、锌、镁,测定值与其他分析方法的结果基本一致。 相似文献
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58.
给出了一种基于多面体的面的类似性来识别多面体线图的新方法.根据仿射不变性提出了在仿射投影下多边形的类似形定义,以区别于各种具有不同特征的面,并将线图中的面分类.匹配过程限制在类似形内进行,从而大大减少了搜索范围.由于新定义的类似形结合了面的拓扑特征和几何特征,因而该算法能够反应多面体形状的细微差别并且对噪音不敏感.不仅能识别不同形状的目标,而且还可以把形状相同但大小、比例不同的目标区分开来.实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
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