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7.1 图像分割的定义和依据 7.2 边缘点检测 7.3 边缘线跟踪 7.4 门限化分割 7.5 区域分割法
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◆7.1 图像分割的定义和依据 ◆7.2 边缘点检测 ◆7.3 边缘线跟踪 ◆7.4 门限化分割 ◆7.5 区域分割法
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为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理.为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理.实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象
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◼ 1、图像分割 ◼ 2、图像描述 8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价 8.2 图像描述 Image Description ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、链码描绘子 ◼ 3、傅立叶描绘子 ◼ 4、矩
文档格式:PPT 文档大小:2.05MB 文档页数:80
5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法
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要点: 三维显示 虚拟人 电子解剖 虚拟内窥镜 计算机辅助手术 放疗计划 ■远程手术
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7.1 概述 7.2 像素的邻域和连通性 7.3 图像的阈值分割技术 7.4 图像的边缘检测 7.5 霍夫变换Hough 7.6 区域生长(Region Growing)法
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• 3.2.1 图像分割引言 • 3.2.2 边界分割法 • 3.2.3 边缘连接分割法 • 3.2.4 阈值分割法 • 3.2.5 面向区域的分割 • 3.2.6 数学形态学图像处理
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6.4阈值分割 一、基本原理 原始图像(xy) 灰度阈值—T 阈值运算得二值图像(x)
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8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价 8.2 图像描述 Image Description ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、链码描绘子 ◼ 3、傅立叶描绘子 ◼ 4、矩
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