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VisualC++实现二值化阈值选取
VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取VisualC++实现二值化阈值选取
所属分类:
C++
发布日期:2009-05-07
文件大小:95232
提供者:
qq229481868
自动阈值方法在焊缝图像处理中的应用
介绍了阈值分割法的特性,在焊缝图像分割的重要性,最佳阈值的选取原则,最频值法以及基于此法提出的阈值选取方法。
所属分类:
其它
发布日期:2009-06-04
文件大小:172032
提供者:
zyhzjcy
图像分割阈值选取技术综述
这是一篇关于图像分割阈值选取技术的综述文章,介绍了各种方法,如果写这方面的论文,很方便。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-06-25
文件大小:219136
提供者:
zyhzjcy
图像处理中阈值选取方法
闭值分割、选取技术不仅是图像增强、边缘检测中的一个常用方法, 而且在模式识别与景 物分析中也有重要的使用价值作者在阅读大量文献资料的基础上, 综合分析了余种灰度级闭值 分割方法, 时间跨度上涵盖年, 并进行了科学的归纳, 指出了这些方法的适用范围和优缺点这无 疑对图像学科或有关的应用研究具有较大的参考价值由于篇幅较长, 本文分一、二两部分发 表
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-09-20
文件大小:1048576
提供者:
jimmy19841223
自适应阈值的舌像裂纹检测
舌象中的裂纹是中医舌诊中的重要内容。由于拍摄条件的不同,舌象质量有较大差异,传统的阈值选取方法并不 适用。文中提出一种舌象裂纹检测的自适应阈值选择方法。该方法利用舌象的L*a*b色彩特征及区域的分裂-合并, 对舌象进行区域分割,自适应地选取舌中部区域的色彩值作为阈值,对整个舌象进行裂纹提取。经验证,本方案对不同的 舌象能较好地提取出裂纹,实现舌象裂纹诊断的客观化
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-25
文件大小:490496
提供者:
elysium1984
快速图像处理中阈值选取方法的比较研究
图像分割是图像处理中的一个重要问题。阈值法计算简单,具有较高的运行效率,这使得其在实时图像处理系统中得以广泛的应用。本文选取在实时性强的系统中使用较好的几种阈值化方法进行分析,阐述了各种方法的基本思想,以及各自的优缺点和适用范围,并对相应的改进算法进行了综述,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的参考价值和启发作用。
所属分类:
其它
发布日期:2010-03-13
文件大小:269312
提供者:
taotaobujue1006
模拟退火算法在视频序列图像二值化阈值选取中的应用
阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题,现有的方法主要是利用 Otsu 算法对分割阈 值从 0~255 的所有灰度值依次遍历,没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个 阈值选取算法,该算法在保存上一帧阈值的基础上,运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索,优化 了搜索策略,提高了运行效率。实验表明,该算法提高了阈值选取的效率。
所属分类:
其它
发布日期:2010-07-12
文件大小:265216
提供者:
zhangyongning516
梯度图像的阈值选取.caj
为了较精确地提取目标的边缘轮廓,针对梯度图像的特征,提出在canny边缘检测算法基础上,采用自适应阈值消除 噪声,探测较精确的边缘轮廓。由于光学成像和高斯平滑滤波等作用,梯度图像中边缘上噪声的分布是呈近似单边正态分布,所以根据梯度图像的灰度均值与方差确定自适应阈值。通过实验仿真比较,采用自适应阈值获得了较准确的边缘轮廓
所属分类:
嵌入式
发布日期:2010-10-16
文件大小:1048576
提供者:
Hellen_850925
图像分割阈值选取技术综述论文
图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.阈值法是一种传统的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术.已被应用于很多的领域。本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法的评估做简要介绍。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-05-27
文件大小:215040
提供者:
share_138
图像分割各种阈值选取
图像分割各种阈值选取,颜色分割,商普分析。等等
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-07-29
文件大小:161792
提供者:
lev000
图像分割阈值选取方法的比较与研究
最新的几种图像分割阈值选取方法的比较与研究,总结了好多次才有的,最好的
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-11-17
文件大小:307200
提供者:
wang271190
2维最大类间平均离差阈值选取快速递推算法
阈值分割是广泛使用的最为有效的图像分割方法之一。阈值选取是阈值分割的关键。Otsu提出的基于范数的最大类间方差法是备受关注的一种方法,而基于范数的最大类间平均离差法则更为简捷,效果很好。2维最大类间平均离差阈值选取方法分割精确、抗噪性能好,其效果优于2维最大类间方差法,但存在计算量大、难以实用等缺点。提出了2维最大类间平均离差阈值选取的两种不同的快速递推算法,都可将计算复杂性由O(r)减少为0(£2)。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-03-08
文件大小:473088
提供者:
pricelesstime
多阈值选取与边缘连接的边缘检测算法
针对Kirsch 边缘检测算子的缺点,提出一种多阈值选取与改进的边 缘连接算法相结合的方法,对图像,尤其是医学图像进行边缘检测。该方法首先用高斯滤波 器对原始图像去噪,使用传统Kirsch 算子计算梯度,然后设定低阈值和自适应阈值来保护 图像弱边缘和提取真正边缘,最后通过改进的边缘连接算法连接边缘。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-08-02
文件大小:989184
提供者:
sdxiehailong
大津法阈值选取代码
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差 越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部 分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比 例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平
所属分类:
C++
发布日期:2012-09-07
文件大小:1024
提供者:
zxb890727
图像阈值选取方法_Otsu方法的推广_付忠良
图像阈值选取方法_Otsu方法的推广 多种otsu改进方法
所属分类:
教育
发布日期:2014-03-16
文件大小:43008
提供者:
fengsky_401
图像分割阈值选取技术综述
图像分割阈值选取技术综述,有关图像的轮廓,二值等提取放方法的实现。。。
所属分类:
其它
发布日期:2008-11-17
文件大小:221184
提供者:
cinvent_new
图像阈值选取方法_Otsu方法的推广
图像阈值选取方法_Otsu方法的推广图像阈值选取方法_Otsu方法的推广
所属分类:
其它
发布日期:2018-01-29
文件大小:41984
提供者:
weixin_37764176
阈值选取对黏土微结构参数的影响
阈值选取对黏土微结构参数的影响阈值选取对黏土微结构参数的影响阈值选取对黏土微结构参数的影响阈值选取对黏土微结构参数的影响阈值选取对黏土微结构参数的影响阈值选取对黏土微结构参数的影响
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-05-05
文件大小:1048576
提供者:
yuzg86
分布式多入多出正交频分复用系统帧同步的阈值选取准则
利用分布式多入多出正交频分复用(MultipleInputMultipleOutput-Orthogo-.nalFrequencyDivisionMultiplexing,MIMO-OFDM)系统中帧同步度量函数的统计特征.和正确帧同步概率的理论计算方法,提出了理论上能达到100%正确帧同步的阈值选.取准则,同时给出了基于正态分布的3σ原则简化准则.理论分析发现:阈值选取准则在.高于指定的信噪比(SignalNoiseRatio,SNR)下可达到任意的正确帧同步性能设计要.求;简化准则计算量非常
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38516804
一种基于Tsallis相对熵的图像分割阈值选取方法
在工业实践中,成像环境恶劣且难以控制,导致图像复杂。对复杂成像条件下的图像实施分割并不容易,针对这一问题,结合Tsallis相对熵及高斯分布提出一种新的图像阈值分割方法。该方法运用高斯分布拟合分割后图像直方图分布信息,将Tsallis相对熵做为分割前后图像直方图信息损失的度量工具。在对图像实施分割时,通过在图像灰度级范围内对自定义的准则函数最小化获取最佳分割阈值。最终将该方法与已有方法在工业无损检测及合成孔径雷达图像的分割实验中进行对比。结果表明,该方法获得的结果视觉效果好、分割精度高、误差小而
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-07
文件大小:10485760
提供者:
weixin_38651929
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