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已找到 137 条结果
- 基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割北大核心CSCDCSTPCD摘要：改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信…查看全部>>
- 超空泡图像的自适应多尺度小波边缘检测摘要：针对水下高速射弹试验获取的超空泡图像中夹杂较多噪声,而传统边缘检测算法在自动边缘检测中抑制噪声效果差的问题。文中采用自适应多尺度小波边缘检测,对超空泡图像进行边缘检测。算法中首先对图像进行多尺度下的小波变换和相邻尺度间的梯度增强,再采用K均值聚类进行边缘的自动检测,得到不同尺度下的边缘,根据小波基的不同选择对应的多尺度融合方法进行多尺度融合,得到最终的边缘图像。实验表明,文中算法相比传统边缘检测算法,有效地抑制了图像中噪声,得到了更完整的边缘信息。
- 基于天空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法北大核心CSCDCSTPCD
- 用于SAR图像分割的第二代Bandelet域HMT-3S模型北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对传统的基于变换域隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree,HMT)模型的SAR图像分割方法不能得到较满意的区域一致性结果和较准确的分割边缘的问题,提出了一种基于第二代Bandelet域HMT-3S模型的SAR图像分割方法(BHMT-3Sseg).HMT-3S模型是一种融合了子带间相关性的HMT模型,在描述图像纹理特征时,更具合理性.BHMT-3Sseg方法采用HMT-3S模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过H…查看全部>>
- 基于多尺度融合SSD的小目标检测算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于小波变换的拓片文字边缘检测北大核心CSCDCSTPCD
- 基于双向消息链路卷积网络的显著性物体检测北大核心CSCDCSTPCD
- 一种多尺度超像素显著性检测算法北大核心CSCDCSTPCD
- 小波变换三阈值多尺度融合边缘检测算法CSCDCSTPCD
- 一种改进的轻量人头检测方法北大核心CSCDCSTPCD