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基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法 总被引:14,自引:8,他引:6
提出了一种交互式的快速图像分割方法. 该方法通过使用高斯超像素来构建Graph cuts模型以实现加速. 首先, 利用融合了边缘置信度的快速均值漂移算法, 将原始图像高效地预分割为多个具有准确边界的同质区域, 并将这些区域描述为超像素, 用于构建精简的加权图. 然后, 使用区域的彩色高斯统计对超像素进行特征描述, 并在信息论空间中对高斯距离度量进行设计. 另外, 为了准确而精炼地对先验知识进行参数化学习, 本文还使用了分量形式的期望最大化混合高斯(Component-wise expectation-maximization for Gaussian mixtures, CEMGM)算法对用户交互进行聚类. 最后, 在改进的加权图模型中应用Graph cuts方法, 获得最终的分割结果. 通过使用不同的彩色图像进行分割实验比较, 仿真结果表明本文的方法在准确性和高效性方面都具有很好的性能. 相似文献
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为提高产品概念设计的效率,设计出符合用户需求的产品,提出一种基于案例决策的产品概念设计方法.该方法沿用案例推理方法中"用经验解决新问题"的思路,本着以人为中心的原则,提出了具有用户反馈机制的循环设计流程,利用索引规则和k-means聚类算法对案例库分类,将用户评价转化为每类案例的效用,选择最优聚类中的设计方案,并通过循环迭代逐步完善,直至达到设计要求和目标.通过一个摩托车产品设计实例对该方法的应用流程和步骤进行了说明. 相似文献
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