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在区域合并过程中,手工设置颜色相似性和边界距离的权重极大地影响了分割的精度和自动化.针对这一问题,提出了一种新的基于区域分级合并的彩色图像分割算法.该方法能够根据邻接区域的边界特点设置权重因子,从而自适应地融合区域的颜色相似性和边界距离.使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;通过计算区域相似度对区域进行分级合并.多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法优于传统的基于区域合并的方法. 相似文献
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计算机辅助甲骨文碎片缀合,是整理甲骨的一种先进技术。研究了甲骨片图像的轮廓信息的提取与轮廓跟踪算法、轮廓片段特征向量提取算法,建立了甲骨文碎片数据库,研制了基于边界匹配的甲骨文缀合辅助系统,选定待缀合的甲骨碎片后,该系统可以自动生成疑是目标甲骨碎片的动态数据库,甲骨文专家只需要基于“备选甲骨碎片数据库”通过人机交互来实现甲骨文缀合。 相似文献
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龟甲类甲骨文碎片计算机辅助缀合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用计算机辅助龟甲类甲骨文碎片缀合,建立了碎片数字化处理的基础理论和有关甲骨片的图像预处理、图像轮廓特征以及区域特征提取技术。给出了基于位置数、碎片边界信息、碎片上文字笔画信息、碎片边界上文字信息等5个缀合规则。研究了龟甲类甲骨文碎片计算机辅助缀合系统,仿真结果表明,系统对于待缀合的碎片能自动生成基于"骨版+碎片+特征"三要素的动态疑似目标碎片数据库,在此基础上,通过人机交互根据卜辞类别、卜辞内容、贞人、时期、出土地点等非图片信息进行判断,可以快速辅助用户实现终级缀合。 相似文献
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甲骨文碎片缀合,是整理甲骨的一个重要过程;研究计算机辅助甲骨文缀合技术,提出了甲骨片图像的轮廓信息的提取与轮廓跟踪算法、轮廓片段特征向量提取算法,提出了建立甲骨文碎片数据库的技术路线和实现方法,开发了基于边界匹配的甲骨文缀合辅助系统,选定待缀合的甲骨碎片后,该系统可以自动生成疑是目标甲骨碎片的动态数据库,基于"备选甲骨碎片数据库"和甲骨文知识实现甲骨文碎片的智能缀合. 相似文献
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在Bayesian框架下利用MRF模型进行纹理分割时,简单的纹理特征概率模型(比如高斯模型)难以准确描述其分布特性而复杂的概率模型设计又非常困难,这极大地影响了分割的精度。针对这一问题,设计了一种能充分利用神经网络建模图像特征场的方法。基于该特征场建模方法,提出了一个监督方式的彩色纹理图像的分割算法。该算法在贝叶斯框架下进行,分别采用神经网络和Potts模型描述特征场和标记场的概率分布,并基于极大后验概率(MAP)准则获取分割结果。多幅彩色纹理图像的分割实验表明,该分割算法对彩色纹理图像比传统的ICM算法具有更好的分割性能。 相似文献
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阴影区像素光谱响应的不一致性使得依据阈值获取的阴影检测结果与真实情况出入较大。针对这一问题,结合不透明度和亮度两种信息设计了一个全新的阴影概率模型。在此基础上,针对邻域像素信息未能充分利用的问题,提出了一个基于多尺度马尔可夫随机场(MRF)的遥感影像检测方法。首先,用所提出的模型描述多尺度影像中像素的阴影概率;然后,使用Potts模型建模多尺度标记场,同时兼顾尺度内和尺度间的邻域像素的交互关系;最后,基于最大后验(MAP)概率准则获取最终阴影检测结果。通过与色调亮度比值方法、差分双阈值方法、主成分分析法和支持向量机分类方法的对比实验证明,所提出的方法能够提高高分辨率城区遥感影像的阴影检测精度。 相似文献
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