融合区域信息Snake模型图像分割.pdf
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基于BalloonSnake模型的宫颈癌MR图像分割技术的创新与应用研究
一、引言
1.1研究背景与意义
宫颈癌是一种严重威胁女性健康的恶性肿瘤，在全球范围内，其发病率和死亡率均处于较高水平。据相关数据表明，2022年我国新发宫颈癌病例15.1万例，发病率为十万分之十三点八，居女性癌症发病第五位，当年死亡病例5.6万例，死亡率为4.5/10万，居女性癌症死亡的第六位。并且近年来，宫颈癌的发病呈现出年轻化趋势，这无疑给患者及其家庭带来了沉重的负担，也对社会的医疗资源造成了一定压力。
早期诊断和准确治疗对于提高宫颈癌患者的生存率和生活质量至关重要。医学图像分割作为宫颈癌诊断和治
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医学图像分割介绍 许向阳 华中科技大学 医学图像信息研究中心 讨论内容 基于活动轮廓模型的图像分割 活动轮廓模型的起源 1987 年 Kass、Witkin 和 Terzopoulos 首次提出活动轮廓模型 Kass M , Witkin A , Terzopoulous D. Snakes: active contour models. In: Brady I M , Rosenfield A eds. Proceedings of the 1st International Conference on Computer Vision. London: IEEE Computer Soc
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基于self_snake模型的图像放大_2010.pdf
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西北大学学报 自然科学版
2010年 2 月 ,第 40卷第 1期 , Feb. , 20 10, Vo l. 40 ,No. 1
Journal of Northwest U n iversity (N atural Science Edition)
基于 selfsnake模型的图像放大
祝 轩 ,张申华 ,王 蕾 ,雷文娟
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Transformer自注意力与跨区域特征融合的街景图像分割.docx
Transformer自注意力与跨区域特征融合的街景图像分割
1.内容综述
随着深度学习技术的飞速发展，图像处理领域也取得了显著的突破。Transformer自注意力机制及跨区域特征融合技术在街景图像分割任务中展现出了强大的性能和潜力。本综述将对这些技术进行全面的梳理和总结。
Transformer自注意力机制，作为一种新型的神经网络结构，通过引入自注意力权重，使得模型能够更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。在图像处理领域，Transformer自注意力机制被广泛应用于图像分类、目标检测等任务中，并取得了显著的效果。特别是在街景图像分割任务中，Transformer自注意力机制能够有效地提取
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一种融合图像分割的混合高斯模型前景检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112802054 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110152658.4
(22)申请日 2021.02.04
(71)申请人 重庆
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图像分割区域新.ppt
*形态学图像处理所有的形态学处理都基于填放结构元素的概念膨胀和腐蚀——这两种操作是形态学处理的基础开操作与闭操作——开操作一般使对象的轮廓变得光滑。断开狭窄的间断和消除细的突出物。闭操作同样使轮廓线更为光滑，但与开操作相反的是，它通常连通狭窄的间断和长细的鸿沟，填充小的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。第55页，共99页，星期日，2025年，2月5日*BA形态学基本运算形态学图像处理A：二值图象，B：一个圆形结构元素第56页，共99页，星期日，2025年，2月5日*1．腐蚀集合A被B腐蚀，表示为，其定义为：将一个集合B平移距离x可以表示为B+x其中A称为输入图像，B称为结构元素。由将B平移矢量x但仍
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融合边缘和区域信息的水平集矢量图像яQ.pdf
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3基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法.pdf
第 4 1 卷 第 5 期 上 海 交 通 大 学 学 报 Vol . 4 1 No . 5
2007 年 5 月 J OU RN AL O F SHAN GHA I J IAO TON G UN IV ER SIT Y May 2007
文章编号 (2007)
基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法
赵钦佩 ,
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基于谱聚类与多信息特征融合的图像分割算法汇报人：2024-01-18
目录contents引言谱聚类算法原理及实现多信息特征融合技术及应用基于谱聚类与多信息特征融合图像分割算法设计实验结果与分析总结与展望
引言01
图像分割的重要性图像分割是计算机视觉领域的基本任务之一，其目标是将图像划分为具有相似性质的区域。对于图像理解、目标检测、场景分析等任务具有重要意义。传统图像分割方法的局限性传统的图像分割方法如阈值分割、边缘检测等在处理复杂场景和纹理丰富的图像时往往效果不佳，难以满足实际需求。谱聚类与多信息特征融合的优势谱聚类作为一种基于图论的聚类方法，能够捕捉到数据的全局结构信息，对复杂数据的处理
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融合图像复原的多相图像分割模型及其快速算法
Amultiphaseimagesegmentationmodelforfusionimagerestorationanditsfastalgorithm
融合图像复原的多相图像分割模型及其快速算法
PAGEV
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摘要
图像复原和图像分割技术是图像处理领域中的比较重要的两个课题，也是图像处理领域的关键技术，二者都有着举足轻重的地位，也具有广泛的研究前景。在本文中，我们提出一个融合图像复原的多相分割模型，并实现其算法。由于不同噪声的影响，存在噪
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信息论 图像分割.doc
研究课题：图像评估
摘 要
信息论的基本原理应用到图像处理中具有十分重要的价值。本文主要从评估图像捕捉部分性能的评估、图像分割算法这两个个方面阐述信息论在图像处理中的应用。?通过理论分析来说明使用信息论的基本理论对图像处理的价值。随着科学技术的不断发展，人们对图形图像认识越来越广泛，图形图像处理的应用领域也将随之不断扩大。为了寻找快速有效的图像处理方法，信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。文章介绍了信息论基本理论在图像处理中的应用，并通过理论分析说明其价值。把通信系统的基本理论信息论应用于采样成像系统，对系统作端到端的系统性能评价，从而优化采样成像系统的设计，是当前采样成像系统研究的
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基于区域生长的图像分割.doc
安康学院
学年论文﹙设计﹚
题 目 基于区域生长法的图像分割
学生姓名 周东阳 2012020081
所在院(系) 电子与信息工程系
专业班级 电子信息工程2012级2班
指导教师 余顺园
2015年6月25日 基于区域生长法的图像分割
作者：周东阳
安
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基于可变形状参数Gamma混合模型的区域化模糊聚类SAR图像分割.pptx
基于可变形状参数Gamma混合模型的区域化模糊聚类SAR图像分割汇报人：2024-01-21
引言SAR图像分割基础理论可变形状参数Gamma混合模型区域化模糊聚类算法基于可变形状参数Gamma混合模型的区域化模糊聚类SAR图像分割方法结论与展望contents目录
引言01
研究背景与意义合成孔径雷达（SAR）图像分割是遥感图像处理领域的重要研究方向，对于地物分类、目标识别等任务具有重要意义。传统的SAR图像分割方法往往基于像素级别的处理，忽略了图像中的空间信息和上下文关系，导致分割结果不准确。基于可变形状参数Gamma混合模型的区域化模糊聚类方法能够充分利用SAR图像的空间信息和统计特性，