2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩53頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、圖像分割是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的重要研究課題。經(jīng)典的Potts模型用于圖像分割,收斂速度比較慢,采用Potts模型的基于能量的聚類更新(ECU)算法,一定程度提高了Potts模型的收斂速度。本文基于Potts模型的圖結(jié)構(gòu)模型,研究引入概率機(jī)制的改進(jìn)型圖像分割算法,以進(jìn)一步提高Potts模型的收斂速度和圖像分割效果。
   本文的主要工作是針對(duì)圖像分割的特點(diǎn),把圖像映射為Potts模型,在采用能量聚類更新的基礎(chǔ)上,首先進(jìn)行

2、圖像預(yù)分割,借鑒Swendsen-Wang算法思想,將對(duì)像素的處理轉(zhuǎn)換為對(duì)原子像素團(tuán)的處理,從而加快像素聚類過(guò)程。然后,改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)的采樣方法,用Metropolis采樣替代原來(lái)的Gibbs采樣,改善了狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程,從而加速圖模型收斂。另外,為了進(jìn)一步提高算法的普適性,對(duì)模型的能量函數(shù)作了修改,先利用Gabor濾波提取圖像的紋理信息,并作為能量函數(shù)的一部分,從而改善對(duì)紋理圖像的分割效果。最后,基于靜態(tài)圖像分割,對(duì)視頻圖像序列作了分割,分

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論