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| 图像的增强与分割方法研究(英文) | |
| 作者姓名： | 唐明 马颂德 |
| 作者单位： | 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室, 北京 100080 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 图像分割 非参数概率模型 区域竞争 基于尺度空间的分类 图像增强 自适应滤波 |
Enhancement and Segmentation of Images in Computer Vision |
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| Authors: | Tang Ming Ma Song-de |
| Institution: | National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | image segmentation nonparametric probability region competition scale-space-based classification image enhancement adaptive filtering |
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