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搜索结果: 1-4 共查到知识库 计算机图象处理 知识相关记录4条 . 查询时间(1.087 秒)
通过对现有模糊概念图的研究,针对概念的所指域与模糊信息间的冗余问题和用模糊度表示模糊概念问题,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法。在改进的模糊概念图中,用模糊集合表示概念图中的模糊概念和模糊关系,并将模糊概念的所指域同模糊集合合并,减少信息冗余。根据改进的模糊概念图,重点研究了模糊概念图的匹配推理机制,设计了基于语义约束的匹配推理算法,并定量分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。经过在《计算机文化...
针对多层Mumford-Shah模型不能正确分割对比度小且部分被遮挡的复杂医学图像问题, 将目标形状先验知识窄带水平集统计形状模型集成到多层Mumford-Shah模型, 提出了基于目标形状先验知识的多层Mumford-Shah向量值图像分割模型和求解该图像分割模型泛函最小值的水平集逐层迭代算法. 实验结果表明, 该方法能够有效分割对比度小且部分被血管遮挡的早期青光眼病人视乳头图像. ...
分析了SAR图像中机场成像的特点,并根据分析得出的机场SAR成像知识,提出了一种新的SAR图像机场提取方法。该方法利用SAR图像机场目标回波弱的特性,对模糊C-均值聚类方法进行改善,并运用改善后的方法进行机场分割,利用Hough变换和区域增长对分割后的图像进行机场提取,定义了“区域对比度”,利用SAR图像机场目标和其周围具有高区域对比度的知识,消除提取后的机场所附带的噪声。试验证明,这种新的方法可...
提出了一个结合彩色信息的分水线图像分割方法,在LUV颜色空间的分水线图像上,使用贝叶斯推理的图像分割方法。对图像进行LUV彩色空间上的分水线变换,在分水线图像上进行基于彩色信息的各个区域能量的计算,通过选择最小能量的目标,依次找出最理想的目标区域。设计了一个先验密度惩罚图像当中分水线变换后的相似的区域,图像分割进而变成对目标子集的最大后验估计。逐步地找出最理想目标区域和背景区域。这一方法同时结合使...

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