图像分割的目的在于根据某些特征将一幅图像分成若干有意义的区域,使得这些特征在某一区域内表现一致或相似,而在不同区域间表现出明显的不同。多年来,已经提出了许多不同类型的图像分割方法,经典的方法有阈值法、区域生长法、松弛法、边缘检测法,以及分裂合并法等,现代的方法则有神经网络法和模糊聚类法等。其中,以生...
研究表明基于阈值的Otsu算法对目标与背景灰度差较大且面积差较大的图像具有较好的分割效果,而对于复杂图像的分割效果不明显,甚至产生分割错误.基于边缘检测的Canny算子较其他边缘算子的分割效果更精确,也能够有效的抑制噪声.基于标记的分水岭算法有效地抑制了传统方法的过分割现象,运算速率较快,标记的选取也是整个算法的...
在图像分割任务中,半监督学习可以利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。常见的半监督学习方法包括自训练、生成模型和图半监督学习等。 二、图像分割算法的半监督学习方法 1.自训练方法:自训练是一种简单而有效的半监督学习方法。它通过使用已经训练好的模型对未标记数据进行预测,并将预测结果作为伪标签进行训练...
在目标检测、图像识别和图像处理等应用中,图像分割作为前置步骤扮演着重要角色。当前,显著性图像分割算法是研究的热点之一。本文将对显著性图像分割算法的研究现状和优化策略进行探讨。 二、显著性图像分割算法 1.基于传统方法的显著性区域提取 传统的显著性图像分割算法通常采用手工设计的特征提取方法,如边缘检测、颜色...
深度学习的图像分割算法常用的方法之一是基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。CNN是一种具有多个卷积层和汇聚层的神经网络结构,其通过对输入图像进行卷积和汇聚操作,实现对图像特征的提取和区域分割。例如,U-Net是一种广泛使用的基于CNN的图像分割算法,它通过将一个完整的卷积网络与一个上采样网络结合,...
图像分割算法研究与实现 摘要: 图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理 图像分析的关键步骤。因为图像分割及其基于分割的目标表达、 特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此,图像分割多年来 一直得到人们的高度重视 .本文首先将现有的多...
2.1阈值分割算法 (7)2.1.1直方图阈值的双峰法 (7)2.1.2迭代法 (9)2.1.3大律法 (11)2.2边缘检测算法研究 (12)2.2.1拉普拉斯高斯算子 (13)2.2.2Canny算子 (15)2.2.3一阶微分算子 (17)2.2.4Prewitt算子 (18)2.3区域分割算法研究 (20)2.3.1生长准则和过程 (21)2.3.2分裂合并 (23)...
基于matlab图像分割算法研究与实现摘 要 图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题,分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。因此从原理应用和应用效果的评估上深入研
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因此,本文将探讨图像分割算法的研究,并对其进行深入分析和研究。 二、选题目的和意义 图像分割算法是计算机视觉领域的一个核心问题,它不仅可以用于目标检测和识别,还可以用于图像处理、图像识别等相关领域。因此,本文的目的是探索图像分割算法的研究,深入分析算法的优缺点,并提出一种改进的算法。 本文研究的结果可以为...