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搜索资源列表

  1. 基于遗传算法的图像阈值分割

  2. 该文将遗传算法用于Otsu法和KSW熵法两种图像阈值分割方法中，进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计，井采用遗传算法实现单闽值和多阈值图像分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-17
    • 文件大小：350208
    • 提供者：zaizai511276176

  1. 基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割

  2. 讲述基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-28
    • 文件大小：431104
    • 提供者：dewlyee

  1. OSTU多阈值分割otsu(Matlab)

  2. OSTU多阈值图像分割程序，基于Matlab语言

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-10
    • 文件大小：4096
    • 提供者：wyxsz

  1. 视频图像运动目标跟踪技术的研究

  2. 经过直方图双峰法进行图像分割的图 c)和图 d)进行对比，对于路面有阴影的情况(即存 在多阈值时)使用基于双峰法和 Otsu 多阈值法的图像分割效果明显好于基于双峰法的图 像分割。接着对经过图像分割后的图像 d)，基于 Canny 算法进行边缘检测获得效果图如 图 e)所示，如图有比较清晰的道路边缘，但是还是有少许位置有断点存在，非道路区域 存在一些干扰等；最后对图像 e)进行数学形态学修正，得到效果图如图 f)所示，此时道 路边缘线断开的位置被连接起来，消除了非道路区域中的干扰，模糊的边缘也

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-03-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_24625529

  1. OSTU多阈值分割otsu matlab程序

  2. OSTU多阈值分割otsu matlab程序

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-12-11
    • 文件大小：4096
    • 提供者：xiongfeng4152

  1. 基于Android平台的车牌识别系统的研究

  2. 伴随着我国社会经济水平的不断提升，物联网这一产业日益发挥着其巨大的影响力。作为其融入日常生活的前沿应用之一，智能交通给我们带来了前所未有的便利。车牌识别的技术研究一直是智能交通领域的热门方向，已经在固定终端平台上得到了全面的发展。而随着智能手机的逐渐普及，车牌识别系统的便携化、多功能化也将成为其下一步的发展趋势。 本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等相关操作过程进行了深入的探讨和研究，继而提出了一套完整的基于Android平台移动终端的车牌识别系统。相关主要内容如

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2016-09-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013725518

  1. 多阈值Otsu

  2. 基于MATLAB的多阈值Otsu分割算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-29
    • 文件大小：3072
    • 提供者：yaoyafeng92

  1. 多阈值图像分割算法

  2. 多阈值分割，图像处理，最大内间方差算法otsu的，本程序用的是三个阈值的分割，matlab编写的

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-03-16
    • 文件大小：230400
    • 提供者：u014679070

  1. 基于聚类和局部区域的彩色图像分割方法.pdf

  2. 针对现有 图像 多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较 高等问题 ，利用 Otsu多阈值 分割的思想 ，提 出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多闽值分割方法。获取彩色图像的H分量直方图；在综合考虑以 H分量划分的颜色范围的 前提 下对 直方 图中的 H 分量进行聚类 ，依 次选取各 类中的最大值作为对应局部 区域的边界 ；分别搜 索局部 区域 内的最小 H分量值 ，将其作为彩色图像的分割阈值。实验结果表明，与现有方法相比，该方法具有较高的分割准确性和更快的计算速度

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：906240
    • 提供者：javawei

  1. 李立宗_OPENCV 编程案例详解.zip

  2. Part I 基础篇 OpenCV 开发基础. 1 第 1 章初识 OpenCV.. 3 1.1 OpenCV 初识 4 1.1.1 OpenCV 简介.. 4 1.1.2 OpenCV 组件及架构.. 5 1.1.3 OpenCV 资源.. 9 1.2 VS2012 安装OpenCV2.4.x .. 9 1.3 VS2013 安装OpenCV3.0 14 1.4 Sublime 下配置OpenCV. 16 1.5 小结 19 第2 章图像及视频基本操作. 20 2.1 图像初级操作 21 2.

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-06-28
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：wq_vc

  1. opencv-python实现数米粒实验

  2. 实验目的 1,通过阈值分割将原图像转变为二值图像 2,找出米粒的连通域，数出米粒的数目 3,找出米粒中最大的面积和周长是多少，并给出在图片的位置 实验过程 openCV提供了非常好用的简单全局阈值分割的函数 cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) 关于threshold函数详解 对原始灰度图像进行灰度直方图分析，可以明显看出灰度值分布区间较大，并且有三座峰(这里暂时不考虑多阈值分割问题)，因此难以通过单一阈值进行有效分割，所以应使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：606208
    • 提供者：weixin_38564990

  1. 蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

  2. 提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：789504
    • 提供者：weixin_38674616

  1. 中低分辨率合成孔径雷达影像多纹理特征的Otsu变化检测

  2. 利用中低分辨率合成孔径雷达(SAR)影像，通过灰度共生矩阵提取不同纹理窗口大小的纹理特征来构造差异影像，并结合Otsu阈值分割方法来获取变化图像。实验结果表明，当检测地物单一、变化较明显的区域时，通过选用均值纹理特征并结合相应纹理窗口，中低分辨率SAR影像能够满足变化检测精度的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38692202

  1. 基于空间截面投影的Otsu图像分割算法

  2. 针对传统三维 Otsu 法存在抗噪性差、计算复杂度高、难以多阈值扩展等不足，提出了一种基于空间截面投影的 Otsu 法。该方法采用垂直于主对角线的平面截三维直方图，并将截面内的点投影到主对角线上，进而建立一维的截面投影直方图以降低计算复杂度，然后基于该一维直方图进行 Otsu 分割；对于分割结果，运用基于阈值的后处理策略做进一步的处理以增强算法的抗噪性。实验结果表明，与现有三维 Otsu 法相比，该算法计算效率高、抗噪性好，能对含不同噪声的图像进行较好的分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38632797

  1. ImageJ-Tools:核分割和比例定量-源码

  2. ImageJ工具 核分割（Alpha） 分割工具由DoG过滤器工作，然后由Otsu生成二进制图。 然后，我使用分水岭来分割对象，但是3D分水岭使它变得过于严重，并导致许多核丢失，许多核的收缩比原始尺寸小得多。 通过将我的分水岭图与未分水岭的二元地图进行比较，我可以创建“丢失核”的地图，以便稍后再添加它们。 我进行了一个连接组件分析，以生成分水岭原子核的标签图，然后将标签图扩大到零像素，仅填充所有空间。 然后，我将其乘以原始阈值图像，以获得具有足够好的分割对象的良好分割效果。 但这会给图像中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42171132