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1概述(分割的定义、图像的特征等) 2并行边界技术 3串行边界技术 4并行区域技术 5串行区域技术
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讲解内容: 1.图像分割的概念与方法分类 2.边缘检测 3.Hough变换检测法 4.区域分割 5.区域生长 6.分裂合并法 目的: 1.掌握图像分割的概念和边缘检测的原理与方法 2.掌握Hough变换检测直线原理,了解Hough变换检测曲线方法; 3.掌握最简单图像区域分割,了解区域生长和分裂合并法 7.1 概述 7.2 边缘检测算子 7.3 边缘跟踪 7.4 Hough变换检测法
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:5
机器感知与模式识别:多特征-谱聚类的SAR图像溢油分割
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《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源(论文资料)35 基于MCMC优化的图像边缘分割方法优化及仿真(广东机电职业技术学院:尹方平)
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一、基本思想 阈值分割法由于没有或很少考虑空间关系,使多阈值选择受到限制 于区域的分割方法可以弥补这点不足它利用的是图像的空间性质,该方 法认为分割出来的属于同一区域的像素应具有相似的性质,其概念是相当 直观的
文档格式:PDF 文档大小:982.57KB 文档页数:8
【机器感知与模式识别】利用多模态U形网络的CT图像前列腺分割
文档格式:PDF 文档大小:1.34MB 文档页数:9
【机器感知与模式识别】直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割
文档格式:PDF 文档大小:292.96KB 文档页数:30
一、图像分割实例 二、牛顿迭代法 三、Gershgorin圆理论 四、弧长连续
文档格式:PPS 文档大小:643.5KB 文档页数:107
1.图像分割的概念与方法分类 2.边缘检测 3. Hough变换检测法 4.区域分割 5.区域生长 6.分裂合并法
文档格式:PDF 文档大小:564.2KB 文档页数:5
机器学习:采用最小误差阈值分割算法的基因芯片图像分析
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