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中央高校基本科研业务费专项资金(2010XS16)

作品数:3 被引量:15H指数:2
相关作者:李柏林熊鹰高业文潘晶晶宋思思更多>>
相关机构:西南交通大学长江师范学院四川大学华西医院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金四川省科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇图像
  • 2篇图像分割
  • 1篇多尺度
  • 1篇遗传算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇水平集
  • 1篇水平集方法
  • 1篇图像分割方法
  • 1篇阈值
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇连续小波变换
  • 1篇免疫遗传
  • 1篇免疫遗传算法
  • 1篇类间方差
  • 1篇混合模型
  • 1篇海马
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型

机构

  • 3篇西南交通大学
  • 1篇长江师范学院
  • 1篇四川大学华西...

作者

  • 3篇李柏林
  • 2篇高业文
  • 2篇熊鹰
  • 1篇张剑
  • 1篇付英杰
  • 1篇邹翎
  • 1篇王凯
  • 1篇潘晶晶
  • 1篇吕曦
  • 1篇宋思思

传媒

  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 3篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于IGA与GMM的图像多阈值分割方法被引量:9
2012年
为了实现图像的有效分割,提出了一种自适应多阈值图像分割方法,能够自动获得最佳分割阈值数目和阈值。该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换,将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成阈值候选集;再应用免疫遗传算法从阈值候选集中选取准阈值,准阈值的个数对应为最佳分割类数;根据准阈值构建灰度直方图的高斯混合模型,由最小误差准则求得分割阈值。仿真实验表明,该方法能够实现图像的自动多阈值分割,能够得到很好的分割结果且分割效率高,在多目标图像分割中能够得到很好的应用。
高业文熊鹰潘晶晶李柏林
关键词:图像分割连续小波变换免疫遗传算法高斯混合模型
基于改进水平集和区域生长的轮廓提取方法被引量:6
2012年
以人体大脑海马切片序列为研究对象,提出了基于目标灰度差异的水平集方法,该方法克服了水平集方法用于提取海马轮廓时边界易停留在背景梯度局部极值处的问题。同时为了避免传统区域生长人工定义阈值的盲目性,将水平集分割后的图像的标准差作为阈值进行自适应区域生长,获得了海马的轮廓。通过理论分析与实验验证,提出的方法能够有效地滤除非目标区域对海马目标的干扰,获得了较好的分割效果。
付英杰张剑邹翎王凯李柏林吕曦宋思思
关键词:海马水平集方法阈值
基于优化算法与多尺度差分的图像分割方法
2012年
为了使图像分割算法能够满足实时性要求,针对Otsu法计算量大的问题,将类间方差进行连续域扩展,推导出速度较快的黄金分割法;应用灰度差分直方图进行分割,能够根据多尺度灰度差分直方图得到候选集,将搜索次数减少到候选集中元素个数,计算量小、速度快;结合两者可以实现图像的快速分割。仿真实验和实际应用表明,该方法不仅分割效率高,而且能够得到很好的分割效果。
高业文李柏林熊鹰
关键词:图像分割OTSU法类间方差多尺度
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