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为提高激光图像的处理速度和精度,提出了一种基于DSP和FPGA的激光图像处理方法。通过FPGA实现图像数据预处理,大幅缩减DSP运算量,进而提高了DSP的处理速度。基于脉冲耦合神经网络设计了一种激光图像分割方法,根据图像像素的灰度分布特性以及噪声响应特点自适应调整神经元的关键参数;同时可实现噪声位置神经元行为的抑制;利用最大二维Renyi熵准则确定了一种梯度下降法,可用于确定神经元的动态阈值。为验证所述算法的图像处理效果,文中与最大类间方差分割算法进行了对比。对比结果表明:所述算法的CI值可以达到0. 417,图像分割效果比较理想;分割速度和准确性明显优于最大类间方差分割算法,具有较高的实践价值。 相似文献
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最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献
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图像分割在图像处理领域里的作用至关重要,当前图像分割方法的一类重要方法是源于粒子群算法的图像分割方法,本文对源于改进粒子群算法的三类图像分割方法,即单阈值图像分割方法、二维阈值图像分割方法和多阈值图像分割方法进行了全面研究,通过研究指出单阈值图像分割方法效果相对来说是较差的,二维阈值图像分割方法比单阈值图像分割方法好,多阈值图像分割方法效果最好,并对每一类方法的不足以及以后要解决的问题也作了详细分析,同时也通过研究指出了图像分割技术未来的发展方向将是多种方法相结合才能得到较好的效果。 相似文献
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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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提出了一种基于最小生成树的分割方法。该方法受到水在地形表面自由流动的启发,根据各个像素之间的位置关系和大小把每一个像素点都分配到一个最小生成树上去。为了保证分割目标的连续性和完整性,在算法中增加了梯度计算的漏点检测,通过该方法在数字图像分割中的应用,结果表明：基于最小生成树的分割方法能够准确地刻画目标区域的轮廓,尤其是分割图像局部目标,能够保证分割目标的完整,有利于后续的图像分析,模式识别。 相似文献
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图像的增强与分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径. 相似文献
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目标检测技术是红外警戒设备中的核心部分,它直接关系到红外警戒设备的多个核心技术指标,开展红外目标提取技术研究具有重要的实际意义。常用的弱小目标提取技术分为实时图像滤波预处理、自适应阈值分割、目标聚类、航迹管理等四个过程,主要介绍了目标提取技术中图像滤波预处理和自适应阈值技术,重点阐述了自适应阈值中使用FPGA实现求均值的过程,给出了程序关键部分,有较好的实际效果。 相似文献
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可见光的图像可以展现很多细节的信息,但是当有云雾遮挡或是在黑暗的环境中时,就不能显示热源目标了,这是可见光图像的一大局限性。而红外图像对热源目标有很强的识别力,可以将红外和可见光图像进行有效的结合,这样就能提高对热源目标的识别能力。主要通过不同的实验研究了红外与可见光图像的融合技术,使其得到精确的配准,并提高了像素的精度。 相似文献
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脑部组织的分割与提取是脑部医学图像三维重建及可视化能准确表达其相应组织部位的前提.针对脑部MRI图像数据的特点,本实验设计方法,一方面将Canny算子作用于原图像得到比原图更明确的边缘信息,并将其结果引入水平集函数中;另一方面利用阈值分割方法对原图进行分割,将其结果作为水平集方法中的初始水平集,避免了手工勾画轮廓的操作,有效地减少了由手工操作带来的分割误差.本方法将Canny算子精确定位边缘的优点与水平集追踪物体拓扑结构改变的特点相结合,结果表明,3种算法的有效结合可得到很好的目标分割结果. 相似文献
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三维人脑体数据分割是医疗图像处理中的一项重要技术,其中阈值的选取最为关键。在介绍了3种具有代表性的图像阈值求取方法的基础上,将它们分别用于分割实验;从实验效果及算法性能两方面对这3种方法进行比较,结果表明模糊最大熵结合遗传算法求取阈值的方法效果较好,受噪声影响小。 相似文献