搜索结果: 1-7 共查到“控制科学与技术 图像分割”相关记录7条 . 查询时间(0.147 秒)
弧焊机器人焊缝图像分割方法研究
石油钻机井架 脉冲耦合神经网络 图像分割
2009/7/21
提出了脉冲耦合神经网络（PCNN）图像分割的一种新方法，首次使用点火频率矩阵的二值矩阵作为图像分割的最终结果，给出了在此过程指导下PCNN参数选择原则，降低了PCNN对参数的依赖性，提高了图像分割的效果。将该方法运用于石油井架弧焊机器人焊缝图象的识别中起到很好的效果。
基于张量空间中的均值漂移聚类的极化SAR图像分割
张量空间 均值漂移聚类 极化SAR 图像分割
2010/9/21
提出了一种基于均值漂移(Mean Shift, MS)聚类的全极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)图像无监督分割算法. 已有的工作在将MS算法应用于全PolSAR图像分割时, 仅使用每个像素点的极化总功率值作为该像素点的特征值, 没有充分利用极化协方差矩阵或者相干矩阵所包含的完整的极化散射信息. 但是如果直接利用每个像素点的...
基于粗糙性度量的彩色图像分割方法
彩色图像分割 粗糙集 量化粗糙信息
2010/3/29
彩色图像分割技术是现代图像处理和图像分析领域的重要研究议题.结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,并据此设计基于量化粗糙信息的分割方法-QR Measure,该方法依据数据分布获取自适应阈值进行峰值选定和区域合并.实验采用UC Berkeley开放的图像分割测试集,通过比较基于多种统计信息的分割方法,验证提出的优化算法可以取得更好的分割效果.
结合全局概率密度差异与局部灰度拟合的超声图像分割
图像分割 主动轮廓 水平集
2010/9/21
由于超声图像具有高噪声、低对比度、边缘模糊不清等特点, 超声图像的分割成为图像处理领域中一个难度较高、亟待解决的问题. 本文提出了一种结合全局概率密度差异与局部灰度拟合的主动轮廓模型对超声图像进行分割的方法. 该方法分别在原始超声图像与预处理图像上利用了图像的全局和局部信息. 在原始图像上, 利用各区域的灰度分布, 并结合超声图像的背景知识对图像的全局信息建模. 为了考虑图像的局部信息, 首先对图...
用于图像分割的并行自适应层次化网络模型
自适应图像分割 并行计算 统计聚类
2008/11/28
本文提出了一种新的用于图象分割的并行自适应层次化网络模型,该网络模型由并行局
部特征提取与区域生成层、自适应统计聚类层和依据全局分布特性引导的决策层组成.各层
次间的通讯由网络的协作机制来实现.该网络通过自适应非参数聚类方法,将局部灰度特征与
全局随机场分布特征相结合,实现了非监督的图象分割.文中给出了该模型应用于室外自然
景物的分割结果.实验表明,即使在自然景物环境变化的情况下,也能得到...
基于边缘检测的图像分割方法及其在机器鱼中的应用
图像分割 自适应阈值 边缘检测 仿生机器鱼
2008/7/18
针对仿生机器鱼在目标识别、追踪任务中的需求，结合基于阈值的图像分割算法和基于Sobel算子的边缘检测技术，给出了一种基于目标图像阈值自适应调整策略的图像分割方法．克服了基于固定阈值的图像分割算法不能适应环境光照变化的缺点．该方法应用于仿生机器鱼的水下目标识别任务中，实验结果表明了该方法是有效的．