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提出了一种图像分级分类方法。在该方法中，利用颜色数区分为照片和图画，利用Hough变换检测图像边缘，根据图像边缘中的直线比例区分人造物与自然物、图表与绘画，利用图像边缘的平均模糊度区分简笔画和工笔画。 相似文献
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医学图像配准是对于一幅图像寻求一种空间变换,使该图像与另一幅图像中的对应点达到空间上的一致。将对ITK进行介绍,并讨论交互信息配准,二维刚性配准,仿射变换3种方法的实现及其结果。 相似文献
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针对多幅图像之间的图像配准问题,该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中,采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆形区域,很好的解决了旋转问题;采用双向相关系数法,更加保证了匹配的精确度,减少误匹配率。初步实验结果表明:该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。 相似文献
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本文提出了利用灰度图像的梯度信息直接进行HOUGH变换以检测直线的方法；文中简述了传统HOUGH变换检测直线和直接HOUGH变换检测直线的原理和方法；通过编程对不加噪声和加了GAUSE噪声图像中单根直线和多根直线进行了检测，并且获取了理想的实验效果文中最后还对实际数字图像中条纹轮廓进行了检测，也获得了理想效果。实验证明，直接HOUGH变换的方法具有计算量小、运算速度快和抗噪能力强的特点。 相似文献
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由于基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,本文利用这一优点,根据图像配准的基本步骤设计出一个基于互信息的多模态医学图像配准算法.首先是采用三线性插值方法对图像进行插值处理,然后利用Powell优化算法,根据互信息值来判断Powell算法所获得的参数是否是最优参数解.最后仿真实验证明了该算法的有效性. 相似文献
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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 相似文献