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搜索资源列表

  1. 基于多变量类别自适应的图像分割算法

  2. 提出一种根据分割要求自动配置区域平滑性的图像分割算法.通过对现有的类别自适应空间变量混合模型进行改进,修改模型算法中Markov随机场的势函数部分,在判断分割区域环节时引入了像素的色彩或灰度信息,使改进后算法的稳定性有明显提升;同时增加了像素强度系数α以及算法的灵活性,提高了其实用价值. 最后在MIT及Berkeley的分割测试图片上进行仿真实验,证明了该算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-03
    • 文件大小：850944
    • 提供者：orsinozhu

  1. 基于高斯混合模型的纹理图像分割

  2. 3篇论文，有点类似 基于图像块的分割算法及其改进算法,即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征,再利用高斯混合模型进行纹理图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：justsimple1

  1. CT图像自动获取技术

  2. CT图像自动获取与检索新方法。应用最大期望分割算法来实现一个向量集合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-27
    • 文件大小：578560
    • 提供者：petitpierre

  1. em图像分割程序，可以直接调用

  2. 可以用此程序进行图像分割，效果很好，解压后通过函数直接调用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：kumudednetgdai

  1. EM算法进行图像区域分割，代码及结果

  2. 研一时，完成的CV作业，使用EM算法对图像进行分割，内含源代码，及实验结果，本代码的时间复杂度很高，请自行优化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lovexiejuan

  1. EM聚类 用于图像分割或是图像的分类

  2. 其中EM-步骤为取条件期望（expectationexpectation））..而MM--步骤为取最大（（maximummaximum））..这种交替的方法称为EMEM方法。这个算法的构思很简单，但计算量过大。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-27
    • 文件大小：194560
    • 提供者：flysky_my

  1. EM算法进行图像分割

  2. EM算法进行图像分割是可行的，但本文只是实现算法，没有进行优化，所以运行起来很慢，有兴趣的同学可以优化一下！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-01-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：pengtwelve

  1. blobworld视频、图像检索系统

  2. Blobworld系统是加州大学伯克利分校的研究成果，核心思想是用EM算法分割图像，然后使用分割后行成的“斑点”进行图像检索。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：signfox

  1. 遥感图像分割算法

  2. 遥感图像分割是对遥感图像进行处理的最为关键的一步。马尔科夫随机场模型作为先验模型，在 图像分割领域已经得到了广泛的应用，实践证明该模型有助于提高图像分割的效果。但是由于环境和传感 器的影响，遥感图像具有灰度变化大、纹理复杂及边界模糊等特点，经典的马尔科夫随机场模型在遥感图像 分割中的分割效果通常并不理想。本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性，建立了模糊马尔可 夫随机场模型(FMRF)。该模型结合分割问题中的随机性与模糊性，更合理地获取了图像的先验知识，较好 地符合了遥感图像的特点，因而

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-27
    • 文件大小：549888
    • 提供者：u011526834

  1. 图像分割的matlab程序

  2. 图像分割的matlab程序 可以实现 并且有同步的外国论文文献 非常好用-Image segmentation matlab program can achieve synchronization of foreign papers and literature is very easy to use

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-02-27
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：sieexy08

  1. EM算法进行图像分割

  2. 最大期望算法 EM（expectation-maximization）算法主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。在EM算法正式提出以来，人们对EM算法的性质有更加深入的研究。EM算法在数理统计，数据挖掘，机器学习以及模式识别等领域有广泛的应用。

  3. 所属分类：算法与数据结构

  1. 基于马尔科夫的图像分割

  2. MRF-EM-SA的代码，应用了马尔科夫随机场的理论，希望对大家有所帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-12-15
    • 文件大小：10240
    • 提供者：zzzzzcy

  1. 合成孔径雷达图像理解与应用pdf电子档

  2. 第1章 绪论 1.1 合成孔径雷达概况 1.2 发展历程 1.2.1 国外SAR发展历程 1.2.2 我国SAR发展历程 1.3 发展趋势 1.4 主要应用 1.4.1 军事领域 1.4.2 民用领域 1.5 内容安排 第2章 合成孔径雷达 2.1 概述 2.2 SAR成像基本原理 2.2.1 距离向分辨率与脉冲压缩技术 2.2.2 方位向分辨率与合成孔径原理 2.2.3 点目标信号回波模型 2.2.4 SAR成像处理与算法 2.3 SAR成像的几何特性 2.3.1 斜距图像的比例失真 2.3

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-29
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：zhangquan2015

  1. HMRF-EM马尔可夫与期望最大化图像分割方法

  2. 基于隐马尔可夫随机场和期望最大化的图像分割方法，属于统计机器学习范畴，分割效果较好。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-15
    • 文件大小：833536
    • 提供者：microscopus

  1. matlab开发-EMM图像分割算法

  2. matlab开发-EMM图像分割算法。使用em-mpm算法分割灰度图像。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_38743506

  1. matlab开发-图像分割的去扩散扩展最大化

  2. matlab开发-图像分割的去扩散扩展最大化。使用期望最大化（EM）算法的变体进行彩色图像分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：755712
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 一种基于对数正态分布的图像阈值模型

  2. 为了更准确地拟合图像的目标与背景的灰度级分布并分割出图像的目标部分,采用基于参数的阈值估计方法,提出了基于对数正态分布的粒子群EM混合算法,设计了对数正态分布参数的粒子群算法、EM算法和粒子群EM混合算法,给出了对数正态分布参数的计算过程。研究结果表明:对数正态混合分布能够很好地拟合一类图像的目标与背景的灰度级分布,粒子群EM混合算法具有较好的收敛性。该研究成果有助于解决一类图像的目标与背景的分割问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：945152
    • 提供者：weixin_38582685

  1. 基于MRF模型的遥感图像建筑物分割研究

  2. 为了快速有效地从遥感图像中提取目标建筑物，采用小波分析和Markov随机场(MRF)相结合的方法进行遥感图像建筑物目标分割。首先将小波分解得到图像的多尺度序列作为各个尺度特征场的观测值，采用高斯混合模型建模特征场，以MRF模型作为标记场先验概率分布模型,通过EM算法迭代使得参数估计和图像分割交替进行，最后采用模板匹配检测建筑物目标的位置。选择多幅遥感图片进行实验，结果表明,采用分解层数为3的Haar小波，类别数为2，MLL模型势函数β为1时，该方法能够完成复杂背景下的建筑物目标分割并能对规则目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：468992
    • 提供者：weixin_38669674

  1. 贝叶斯+EM算法实现代码（python+详细注释）

  2. 贝叶斯图像分割python实战，EM算法图像分割Python实战代码+详细注释，演示PPT及数据打包。相关讲解地址： https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/109266603 https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/109167111 https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sinat_35907936

  1. 图像细分：对图像的细分结果可对图像进行细化处理，然后在Portanto，Ubjetos的扩展视图上进行图像处理。 Negs segmentamos，ou seja，dividimos as images em em em em em emr

  2. 图像分割 对图像的细分将对信息进行细化处理，从而使乌玛图斯港的延伸形式在乌鲁木齐的城市形象化。 Negs segmentamos，ou seja，dividimos as images em em em em em emregiõesde coreents，o que ajuda a disuuuage do outro em umnívelmais preciso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42098104
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