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Learning a Discriminative Feature Attention Network for pancreas CT segmentation
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作者 HUANG Mei-xiang WANG Yuan-jin +2 位作者 HUANG Chong-fei YUAN Jing KONG De-xing 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2022年第1期73-90,共18页
Accurate pancreas segmentation is critical for the diagnosis and management of diseases of the pancreas. It is challenging to precisely delineate pancreas due to the highly variations in volume, shape and location. In... Accurate pancreas segmentation is critical for the diagnosis and management of diseases of the pancreas. It is challenging to precisely delineate pancreas due to the highly variations in volume, shape and location. In recent years, coarse-to-fine methods have been widely used to alleviate class imbalance issue and improve pancreas segmentation accuracy. However,cascaded methods could be computationally intensive and the refined results are significantly dependent on the performance of its coarse segmentation results. To balance the segmentation accuracy and computational efficiency, we propose a Discriminative Feature Attention Network for pancreas segmentation, to effectively highlight pancreas features and improve segmentation accuracy without explicit pancreas location. The final segmentation is obtained by applying a simple yet effective post-processing step. Two experiments on both public NIH pancreas CT dataset and abdominal BTCV multi-organ dataset are individually conducted to show the effectiveness of our method for 2 D pancreas segmentation. We obtained average Dice Similarity Coefficient(DSC) of 82.82±6.09%, average Jaccard Index(JI) of 71.13± 8.30% and average Symmetric Average Surface Distance(ASD) of 1.69 ± 0.83 mm on the NIH dataset. Compared to the existing deep learning-based pancreas segmentation methods, our experimental results achieve the best average DSC and JI value. 展开更多
关键词 attention mechanism discriminative Feature Attention Network Improved Refinement Residual Block pancreas CT segmentation
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基于高光谱成像的烤烟着生部位识别
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作者 梅吉帆 郭文孟 +8 位作者 李智慧 薛宇毅 杨忠泮 李嘉康 苏子淇 张雷 堵劲松 徐大勇 李辉 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期51-60,共10页
【目的】采用高光谱成像技术结合机器学习方法,建立烤烟着生部位(上部、中部、下部)的识别模型。【方法】首先,通过分析烟叶在水、氮敏感波段下的强度分布特征,采用了一种结合OTSU和Sauvola图像分割算法的双阈值感兴趣区(ROI)选取方法,... 【目的】采用高光谱成像技术结合机器学习方法,建立烤烟着生部位(上部、中部、下部)的识别模型。【方法】首先,通过分析烟叶在水、氮敏感波段下的强度分布特征,采用了一种结合OTSU和Sauvola图像分割算法的双阈值感兴趣区(ROI)选取方法,然后对比分析不同预处理方法对数据建模的影响规律,采用支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)算法进行判别模型的建立,通过参数寻优进行模型的优化。使用遗传算法(GA)和遗传算法结合连续投影算法(GA-SPA)进行特征波长的选择,建立简化模型。【结果】(1)建立的双阈值感兴趣区选取方法能准确高效地实现烤烟叶片正常叶面区域的选取(2)不同数据预处理方法对识别模型影响较为显著,基于一阶导和萨维莱茨-戈莱平滑(1Der+SG)预处理光谱数据,结合GA选取的特征波长建立的XGBoost着生部位识别模型具有最佳的分类效能,其准确率高达97.78%。【结论】研究建立的基于高光谱成像技术结合机器学习方法的部位模型可满足烤烟着生部位的高效准确识别。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 着生部位 数据预处理 机器学习 双阈值分割 定性判别
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天然混交林林分发育阶段划分方法的比较
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作者 徐德鹏 许芳泽 +2 位作者 孙海龙 陈美晴 向玮 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期139-152,共14页
【目的】以长白山云冷杉针叶混交林为例,比较林分不同发育阶段划分的方法,确定最适宜长白山云冷杉针叶混交林发育阶段划分的方法,以便有针对性地制定不同发育阶段的森林经营策略,为天然林发育阶段的科学划分提供方法依据。【方法】以吉... 【目的】以长白山云冷杉针叶混交林为例,比较林分不同发育阶段划分的方法,确定最适宜长白山云冷杉针叶混交林发育阶段划分的方法,以便有针对性地制定不同发育阶段的森林经营策略,为天然林发育阶段的科学划分提供方法依据。【方法】以吉林省汪清林业局金沟岭林场天然云冷杉针叶混交林为研究对象,共收集2589个样地样本,采用种间联结−最优分割法(A)、林相特征判别法(B)、TWINSPAN双向指示物种分析法(C)、MRT多元回归树法(D)和基于TWINSPAN的判别分析法(E)5种方法,对云冷杉针叶混交林发育阶段进行划分。通过多重比较检验,验证不同发育阶段间是否存在显著差异,并使用吻合系数来评估不同方法划分结果间的一致性。最后,从树种组成和林分特征(包括样地的平均胸径、平均树高、公顷蓄积量、公顷株数、公顷生物量、公顷断面积、针阔比、物种多样性和径级大小多样性9个指标)方面,对5种方法的划分结果进行比较分析。【结果】多重比较的结果显示,用于描述林分特征的9个指标在不同发育阶段间基本存在显著差异,这表示结果较为可靠。方法D和方法E的吻合系数较高,表示这两种方法的划分结果较为一致;而方法B与其他方法的吻合性均较低。从林分的发育趋势来看,5种方法的划分结果大致相同。随着林分的逐渐发育,林分特征指标普遍增大,多样性指标降低,树种组成趋于简单。主要区别体现在公顷株数和树种组成指标,并且在不同方法的划分结果中,各个阶段之间指标的差异程度和每个阶段的样本量也有所不同。方法E的划分结果更符合林分的生长发育规律。具体来说,第1阶段云冷杉针叶混交林形成期,林分迅速生长;第2阶段林木间竞争加强期,个体显著分化;第3阶段林分发展为近自然林状态,即达到森林经营的目标状态。【结论】基于TWINSPAN的判别分析法能更好地划分林分的发育阶段,并将长白山云冷杉针叶混交林的发育过程划分为建群阶段—竞争阶段—近自然林阶段,为森林的科学经营提供了重要理论依据。 展开更多
关键词 发育阶段划分 云冷杉针叶混交林 最优分割法 判别分析 TWINSPAN MRT
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基于条件GAN的复杂动作图像轮廓智能捕捉研究
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作者 范蒙蒙 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期94-97,共4页
针对复杂动作本身的高动态性和多样性,传统的图像处理方法难以准确捕捉其轮廓,文中研究基于条件GAN的复杂动作图像轮廓智能捕捉方法,精准了解动作执行情况。该方法利用像素覆盖分割模型来分割原始复杂动作图像,获取复杂动作目标图像,将... 针对复杂动作本身的高动态性和多样性,传统的图像处理方法难以准确捕捉其轮廓,文中研究基于条件GAN的复杂动作图像轮廓智能捕捉方法,精准了解动作执行情况。该方法利用像素覆盖分割模型来分割原始复杂动作图像,获取复杂动作目标图像,将其作为约束条件输入生成器,经过编解码器处理后输出虚假复杂动作图像轮廓生成结果,判别器将生成器输出的虚假轮廓和真实复杂动作图像轮廓作为输入,在损失函数作用下进行真假判别,并采用反向传输的方式对生成器和判别器的参数进行迭代更新,实现最佳复杂动作图像轮廓智能捕捉。结果显示:该方法可以有效捕捉不同类型的复杂动作图像轮廓,通过消融实验证明,改进后的条件GAN模型可显著提升捕捉到的图像轮廓的平滑度和形状保持性,为捕捉复杂动作图像轮廓提供了一种新方法。 展开更多
关键词 条件GAN 复杂动作图像 轮廓捕捉 生成器 判别器 损失函数 图像分割
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架空线路耐张线夹导通性的分段电阻判别法
5
作者 陈昊 张云翔 +3 位作者 陈敏 宋恒东 陈逸涵 张乡农 《湖北电力》 2024年第1期75-81,共7页
当前架空线路耐张线夹导通性缺乏实用化的判断方法,难以对耐张线夹搭接和过热消缺进行必要的事中控制。通过对电阻试验判断法在实际应用的分析,提出了一种架空线路耐张线夹导通性的分段电阻判别法,该判别法通过局部导通性判据和局部电... 当前架空线路耐张线夹导通性缺乏实用化的判断方法,难以对耐张线夹搭接和过热消缺进行必要的事中控制。通过对电阻试验判断法在实际应用的分析,提出了一种架空线路耐张线夹导通性的分段电阻判别法,该判别法通过局部导通性判据和局部电阻一致性判据,实现输电线路导通性的实用化判别。在江苏电网的应用实践表明,分段电阻判别法相比直流电阻试验判断法可以更加有效地辨识耐张线夹导通性,所提判据为耐张线夹搭接工作质量判断、线夹发热故障消缺提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 导通性 耐张线夹 分段电阻判别法 判据 架空线路 输电线路
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基于双源判别器的域自适应城市场景语义分割
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作者 张桂梅 陶辉 +1 位作者 鲁飞飞 彭昆 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期907-917,共11页
域自适应分割网络是城市场景跨域语义分割的有效方法,但由于跨域数据集外观分布不同导致域差异,且网络对小目标分割精度不理想。针对该问题,提出基于双源判别器的域自适应分割方法。首先,对源域S使用风格转换方法FastPhotoStyle得到新源... 域自适应分割网络是城市场景跨域语义分割的有效方法,但由于跨域数据集外观分布不同导致域差异,且网络对小目标分割精度不理想。针对该问题,提出基于双源判别器的域自适应分割方法。首先,对源域S使用风格转换方法FastPhotoStyle得到新源域S’,从图像层面降低域差异。然后,利用生成器分别提取源域S、新源域S’和目标域T的分割特征图,将新源域的特征图作为中间桥梁,分别与源域特征图,目标域特征图进行通道维度上的特征融合,将得到的2个融合后的特征图输入双源判别器中,双源判别器和生成器迭代进行对抗训练。由于该模型的判别器输入为双源特征,故称为双源判别器,双源输入的2个特征包含相似的特征信息,进一步从特征层面降低域差异。为了进一步提高分割精度,引入自训练的伪标签,同时针对训练时出现的类不平衡问题,提出在目标域的损失函数中引入类平衡因子,增加网络对小目标的分割能力。在2个分割任务GTA5→Cityscapes和SYNTHIA→Cityscapes上进行的实验证明了该方法的先进性和有效性。 展开更多
关键词 双源判别器 对抗学习 域自适应 语义分割 自训练
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Night Vision Object Tracking System Using Correlation Aware LSTM-Based Modified Yolo Algorithm
7
作者 R.Anandha Murugan B.Sathyabama 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第4期353-368,共16页
Improved picture quality is critical to the effectiveness of object recog-nition and tracking.The consistency of those photos is impacted by night-video systems because the contrast between high-profile items and diffe... Improved picture quality is critical to the effectiveness of object recog-nition and tracking.The consistency of those photos is impacted by night-video systems because the contrast between high-profile items and different atmospheric conditions,such as mist,fog,dust etc.The pictures then shift in intensity,colour,polarity and consistency.A general challenge for computer vision analyses lies in the horrid appearance of night images in arbitrary illumination and ambient envir-onments.In recent years,target recognition techniques focused on deep learning and machine learning have become standard algorithms for object detection with the exponential growth of computer performance capabilities.However,the iden-tification of objects in the night world also poses further problems because of the distorted backdrop and dim light.The Correlation aware LSTM based YOLO(You Look Only Once)classifier method for exact object recognition and deter-mining its properties under night vision was a major inspiration for this work.In order to create virtual target sets similar to daily environments,we employ night images as inputs;and to obtain high enhanced image using histogram based enhancement and iterative wienerfilter for removing the noise in the image.The process of the feature extraction and feature selection was done for electing the potential features using the Adaptive internal linear embedding(AILE)and uplift linear discriminant analysis(ULDA).The region of interest mask can be segmen-ted using the Recurrent-Phase Level set Segmentation.Finally,we use deep con-volution feature fusion and region of interest pooling to integrate the presently extremely sophisticated quicker Long short term memory based(LSTM)with YOLO method for object tracking system.A range of experimentalfindings demonstrate that our technique achieves high average accuracy with a precision of 99.7%for object detection of SSAN datasets that is considerably more than that of the other standard object detection mechanism.Our approach may therefore satisfy the true demands of night scene target detection applications.We very much believe that our method will help future research. 展开更多
关键词 Object monitoring night vision image SSAN dataset adaptive internal linear embedding uplift linear discriminant analysis recurrent-phase level set segmentation correlation aware LSTM based yolo classifier algorithm
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基于多元判别分析的文本分割模型 被引量:15
8
作者 朱靖波 叶娜 罗海涛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期555-564,共10页
提出了一种独立于具体领域的文本线性分割统计模型,其中采用多元判别分析方法定义了4种全局评价函数,实现对文本分割模式的全局评价,寻找满足分割单元内距离最小化和分割单元间距离最大化条件的最好分割方式.该模型采用遗传算法来解决... 提出了一种独立于具体领域的文本线性分割统计模型,其中采用多元判别分析方法定义了4种全局评价函数,实现对文本分割模式的全局评价,寻找满足分割单元内距离最小化和分割单元间距离最大化条件的最好分割方式.该模型采用遗传算法来解决新模型的高计算复杂度问题.比较性实验结果显示,新模型比TextTiling和Dotplotting算法取得了更高的Pμ评价性能. 展开更多
关键词 文本分割 多元判别分析 分割单元内距离 分割单元间距离 分割单元长度 遗传算法
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断层分段生长定量判别标准的建立及其地质意义--以松辽盆地杏北开发区萨尔图油层为例 被引量:23
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作者 王海学 李明辉 +3 位作者 沈忠山 付晓飞 程志远 王彪 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1259-1264,共6页
为了降低地震断层解释中的不确定性,以松辽盆地杏北开发区三维地震资料为靶区,以断层"转换位移/离距(D/S)"为基础,建立了断层平面分段生长定量判别标准,其中,侧列叠覆、开始破坏和完全破坏3个阶段的临界D/S分别为0.27和1。研... 为了降低地震断层解释中的不确定性,以松辽盆地杏北开发区三维地震资料为靶区,以断层"转换位移/离距(D/S)"为基础,建立了断层平面分段生长定量判别标准,其中,侧列叠覆、开始破坏和完全破坏3个阶段的临界D/S分别为0.27和1。研究结果表明,1杏北开发区278+273断层是由278断层和273断层侧列叠覆组成,同时验证了断层分段生长定量判别标准的可靠性;2断圈类型由单断下盘翘倾型断圈校正为侧列叠覆断层孤立型断圈,同时断圈范围也明显变小;3断层封闭性评价由整体评价校正为278断层和273断层分别独立评价。因此,断层组合校正对油气田勘探开发方案的精确部署具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 分段生长 定量判别标准 地震精细解释 断圈风险性 松辽盆地
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基于Gabor滤波器组的实时疵点图像分割 被引量:14
10
作者 邹超 汪秉文 孙志刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第12期185-187,197,共4页
使用Gabor滤波器组进行布匹在线疵点检测与疵点图像分割。通过定义一个分辨力函数和一些合成的疵点图像,对已有的Gabor滤波器组的参数选择方式做出评价,提出了在实时应用场合有效地确定Gabor滤波器组参数的方法。分析指出:Gabor滤波器... 使用Gabor滤波器组进行布匹在线疵点检测与疵点图像分割。通过定义一个分辨力函数和一些合成的疵点图像,对已有的Gabor滤波器组的参数选择方式做出评价,提出了在实时应用场合有效地确定Gabor滤波器组参数的方法。分析指出:Gabor滤波器的实部输出是主要因素;滤波器的方位角仅选取疵点出现得最多的水平和垂直方向,而径向中心频率的选取依赖于纹理本身的固有频率;滤波器的长度也应与纹理的固有周期一致。尽管Gabor滤波器的个数减少到4个以满足实时性要求,但结果表明,滤波器组仍能很好地检测和分割出大多数疵点。 展开更多
关键词 GABOR滤波器组 疵点检测 图像分割 分辨力函数
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合理分割岩心微观结构图像的新方法 被引量:14
11
作者 赵秀才 姚军 房克荣 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期64-67,72,共5页
以判别分析法分割图像的基本原理为基础,提出一种以岩心试验孔隙度为重要约束条件的图像分割新方法。对比分析结果表明:判别分析法理论上能够对图像进行最佳分割,但实际分割结果与真实情况存在偏差;因岩心非均质性及岩心内部可能存在孤... 以判别分析法分割图像的基本原理为基础,提出一种以岩心试验孔隙度为重要约束条件的图像分割新方法。对比分析结果表明:判别分析法理论上能够对图像进行最佳分割,但实际分割结果与真实情况存在偏差;因岩心非均质性及岩心内部可能存在孤立孔隙等原因,导致完全以岩心试验孔隙度为准则的图像分割法无法取得理想的分割效果;新方法充分考虑了孔隙度在CT图像分割处理中的总体控制作用,同时兼顾判别分析法基于实际图像的具体特征对图像分割所起的局部调整作用,能够对岩心灰度图像作出更加合理的二值分割。 展开更多
关键词 岩心微观结构 图像分割 孔隙度 判别分析法 CT图像
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基于判别式分类和重排序技术的藏文分词 被引量:9
12
作者 孙萌 华却才让 +3 位作者 才智杰 姜文斌 吕雅娟 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期61-65,90,共6页
本文提出一种基于判别式模型的藏文分词方法,重点研究最小构词粒度和分词结果重排序对藏文分词效果的影响。在构词粒度方面,分别考察了以基本字丁、基本字丁-音节点、音节为最小构词粒度对分词效果的影响,实验结果表明选定音节为最小构... 本文提出一种基于判别式模型的藏文分词方法,重点研究最小构词粒度和分词结果重排序对藏文分词效果的影响。在构词粒度方面,分别考察了以基本字丁、基本字丁-音节点、音节为最小构词粒度对分词效果的影响,实验结果表明选定音节为最小构词粒度分词的F值最高,为91.21%;在分词结果重排序方面,提出一种基于词图的最短路径重排序策略,将判别式解码生成的切分结果压缩为加权有向图,图中节点表示音节间隔,而边所覆盖的音节作为候选切分并赋予不同权重,选择一条最短路径从而实现整句切分,最终分词结果的F值达到96.25%。 展开更多
关键词 判别式 藏文分词 构词粒度 重排序
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基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究 被引量:24
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作者 刘金帅 赖惠成 贾振红 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1274-1279,共6页
棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类;其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素... 棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类;其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值;再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心;最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割。结果表明,在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小,选取此颜色空间,采用贴标签的方法自适应去噪。实验仿真表明,本方法可有效避免阳光直射和阴影的干扰,对各种情况都能准确分割,分割准确率达90.44%。 展开更多
关键词 棉花分割 FISHER线性判别分析 YCBCR颜色空间 贴标签去噪
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基于客户细分的再制造价格歧视策略 被引量:18
14
作者 但斌 丁雪峰 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期515-523,共9页
在细分客户绿色偏好的基础上,研究了不同绿色消费者比例的多个市场再制造最优定价,研究发现在不同绿色消费者比例的市场中最优价格存在差异,这种价格歧视能够保证制造商获得比单一价格更高的利润;并分析了价格歧视策略适用的边界,然后... 在细分客户绿色偏好的基础上,研究了不同绿色消费者比例的多个市场再制造最优定价,研究发现在不同绿色消费者比例的市场中最优价格存在差异,这种价格歧视能够保证制造商获得比单一价格更高的利润;并分析了价格歧视策略适用的边界,然后根据这个边界条件,建议制造商在再制造成本较高时,实施再制造较高价策略,当消费者对再制造认可度较高时,实施再制造低价策略则可能更加有利,最后通过算例验证了上述的结论. 展开更多
关键词 客户细分 再制造 绿色消费者 价格歧视
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行业分割视角下的农民工就业歧视量化研究 被引量:12
15
作者 冯虹 何勤 艾小青 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2013年第12期84-90,共7页
本文采用2008~2010年国家宏观统计数据,对以工资差距反映的农民工就业歧视问题,运用加权行业分割指数和因素分解模型进行了分析,结果表明:中国劳动力市场确实存在农民工与城镇职工的行业分割性,这种分割对形成农民工与城镇职工的工资... 本文采用2008~2010年国家宏观统计数据,对以工资差距反映的农民工就业歧视问题,运用加权行业分割指数和因素分解模型进行了分析,结果表明:中国劳动力市场确实存在农民工与城镇职工的行业分割性,这种分割对形成农民工与城镇职工的工资差距产生一定的影响,而且影响程度呈逐年加大的趋势.这一研究结果说明中国农民工在职业准入方面与城镇职工存在较大的差异,而且这种差异导致两个群体的工资差距也在逐年加大.若消除行业分布差异的影响,农民工的平均工资将得到提升,以2010年为例将提升23.6%. 展开更多
关键词 行业分割 农民工 就业歧视 因素分解模型
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基于超像素分割与闪频特征判别的视频火焰检测 被引量:8
16
作者 张慧珍 严云洋 +2 位作者 刘以安 周静波 高尚兵 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期512-520,共9页
视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分... 视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法。首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰。实验证明,该算法在样本较少的情况下检测率较高。 展开更多
关键词 火焰检测 超像素分割 颜色模型 闪频判别
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一种基于图割的交互式图像分割方法 被引量:20
17
作者 刘嘉 王宏琦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1973-1976,共4页
交互式的图像分割方法目前已经受到越来越多的重视。该文提出一种新的基于图割(graph cuts)的交互式图像分割方法。该方法将图像的纹理、色彩、边缘等多种特征通过一个概率模型结合在一起。其中纹理和色彩用以Texton为基的直方图来建模... 交互式的图像分割方法目前已经受到越来越多的重视。该文提出一种新的基于图割(graph cuts)的交互式图像分割方法。该方法将图像的纹理、色彩、边缘等多种特征通过一个概率模型结合在一起。其中纹理和色彩用以Texton为基的直方图来建模,并用Fisher判别准则来对特征空间进行降维。利用图割方法,可以快速求解该模型下的最优分割。在遥感图像分割等问题中的应用结果表明该方法在速度和精确性方面都有很好的表现。 展开更多
关键词 交互式图像分割 Texton FISHER判别准则 图割
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基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究 被引量:4
18
作者 孟祥迪 陈升来 郭静寰 《光学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期382-385,共4页
针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然... 针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值,分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声,实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明,该方法不仅能够识别出弱小的缺陷,而且实现了在线实时检测。 展开更多
关键词 边缘检测 灰度拉伸 FISHER准则 图像分割 数学形态学
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基于自适应手指分割与判别的静态手势识别 被引量:4
19
作者 崔家礼 解威 +1 位作者 王一丁 贾瑞明 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第10期181-186,共6页
由于动态手势可以看作是多帧静态手势的融合,研究静态手势成为解决手势识别问题的重点。针对静态手势,提出一种自适应手指分割与判别的手势识别算法。首先,运用YCb Cr颜色空间的肤色聚类特性对手势图像进行分割,并采用质心点漂移的理念... 由于动态手势可以看作是多帧静态手势的融合,研究静态手势成为解决手势识别问题的重点。针对静态手势,提出一种自适应手指分割与判别的手势识别算法。首先,运用YCb Cr颜色空间的肤色聚类特性对手势图像进行分割,并采用质心点漂移的理念确定手指方向并作旋转归一化处理;其次,针对手势轮廓点的梯度方向和跨度确定手指的候选区域,并结合形态学的方法重建出单一手指的二值化形态;最后,选取恰当的形状特征,运用SVM分类器对其形状特征进行分类。实验表明该方法具有较好的识别率。 展开更多
关键词 手势识别 手指重建 手指判别 手指分割 形状特征
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基于统计模式识别的岩石节理图像分割方法 被引量:8
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作者 崔冰 王卫星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第10期213-215,共3页
岩石节理裂隙形状复杂,图像中含有很多噪声。而使用统计模式识别方法在分割图像时,可以首先使分类器学习图像中不同样本的特征,进而利用这些特征对图像中每个像素进行分类,实现分割。在设计统计模式识别的分类器时,我们提出使用基于核函... 岩石节理裂隙形状复杂,图像中含有很多噪声。而使用统计模式识别方法在分割图像时,可以首先使分类器学习图像中不同样本的特征,进而利用这些特征对图像中每个像素进行分类,实现分割。在设计统计模式识别的分类器时,我们提出使用基于核函数Fisher判别法构造分类器。使用该方法可以将图像高维的属性空间上的非线形判别转化为图像特征空间上的线形判别,而不需要知道从属性空间到特征空间的具体映射形式。通过对岩石节理裂隙图像分割实验表明,该方法能达到较其他方法更好的分割效果。 展开更多
关键词 核函数 FISHER 判别法 统计模式识别 图像分割 岩石 节理裂隙
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