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数字图像的形成 数字图像的统计特征 图像的格式文件 图像的处理方法(增强、变换、分割)
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北京航空航天大学:《数字图像处理》课程PPT教学课件(实验讲稿)综合实验——细胞图像的分割与测量
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 色彩基础  色彩模型  伪彩色处理  色彩变换  彩色图像的平滑与锐化  彩色图像分割  彩色图像压缩
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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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《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 图象分析(分割、描绘)
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华东理工学院:《数字图像处理 Digital Image Processing》课程教学资源(课件讲稿)第六章 分割
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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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一、图像增强(去噪) 二、图像分割(边缘检测) 三、目标表达、识别、跟踪 四、图像匹配(数据融合) 五、压缩与编码(JPEG2000) 六、图像数据库 七、基于内容检索(手写体识别,人脸识别) 八、信息隐藏与数字水印
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在本章以及第8章主要介绍图像分析的问题,即着眼于找出图像中哪些事物,也即是模式识别问题,主要从统计模式识别来讲
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3.4 MATLAB数字图像处理 3.5 图像的灰度变换与直方图 3.6 图像的增强滤波 3.7 图像的空间变换 3.8 图像边缘检测与分割
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