图像分割方法及系统.pdf

用于分割图像的方法和系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114586065 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202080074382.6 (74)专利代理机构北京市金杜律师事务所

2023-05-11 约2.19万字 19页立即下载

基于域自适应的医学图像分割方法及系统.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 113344944 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110594160.3 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人山东师范大学地址

2023-06-20 约1.55万字 13页立即下载

一种多视图多模态图像分割方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549411 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210044339.6 (22)申请日 2022.01.14 (71)申请人山东师范大学

2023-05-07 约1.31万字 13页立即下载

一种肝脏CT图像分割方法及系统.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 112967294 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110252680.6 (22)申请日 2021.03.11 (71)申请人西安智诊智能科技有限公司

2023-06-06 约8.63千字 10页立即下载

MeanShift图像分割方法.doc 摘要在图像处理和计算机视觉里，图像分割是一个十分基础而且很重要的部分，决定了最终分析结果的好坏。图像分割问题的典型定义就是如何在图像处理过程中将图像中的一致性区域和感兴趣对象提取出来。 MeanShift 图像分割方法是一种统计迭代的核密度估计方法。MeanShift算法以其简单有效而被广泛应用，但该方法在多特征组合方面和数据量较大的图像处理上仍存在不足之处，本文针对这些问题对该算法的结构进行了优化。本文利用图像上下文信息对图像进行了区域合并以此来对输入数据进行了压缩；并实现特征空间中所有特征量的优化组合。最后，总结了本文的研究成果。下一步需要深入的研究工作有:(1)考虑分割的多尺度

2016-04-06 约1.91万字 41页立即下载

图像分割的新理论和新方法.docx 图像分割的新理论和新方法一、概述 图像分割是计算机视觉领域的一个核心任务，旨在将一幅图像划分为多个互不重叠的区域，每个区域都对应着图像中的一个特定对象或背景。这一过程对于后续的图像理解和分析至关重要，因为它能够将复杂的图像数据简化为一系列有意义的部分，便于进一步的处理和识别。随着计算机视觉技术的快速发展，图像分割的理论和方法也在不断更新和完善。传统的图像分割方法主要基于阈值处理、边缘检测、区域生长等技术，这些方法在特定场景下能够取得较好的效果，但面对复杂多变的实际图像时，其性能往往难以保证。近年来，随着深度学习技术的崛起，特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理中的广泛应用，图像分割技术迎来

2024-04-27 约2.47万字 51页立即下载

常见的图像分割方法.docx 1.基于阈值的分割方法，灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：其中，T为阈值；对于物体的图像元素，g(i,j)=1，对于背景的图像元素，g(i,j)=0。由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个适合的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合（如用于软件实现），它得到了广泛应用。? 2.基于区域的分割方法 区域生长和分裂合并法是

2025-04-29 约1.53千字 4页立即下载

图像分割方法的分类.docx 1)?基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。一般来说，阈值法较为适用于目标灰度值均匀的分布在背景灰度值之外的图像，但由于其忽略了图像中目标的空间结构信息，因此对于背景较为复杂的图像则分割效果不佳。比较常用的阂值法有大律法(Otsu，1978)、最小误差法(Kittler，1986)、最大熵法(Kaput，1985)等。 2)基于边缘的分割方法 基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰

2025-04-28 约2.49千字 5页立即下载

图像分割方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565767 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210239557.5 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.03.1

2023-05-08 约1.92万字 16页立即下载

图像分割方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565768 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210239600.8 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-10 约2.78万字 25页立即下载

5图像分割方法技巧.ppt 数字图像处理;计算机图像处理的两个目的：产生更适合人观察和识别的图像；有助计算机自动识别和理解图像。图像处理的研究和应用中，人们往往仅仅对图像中某些部分感兴趣（目标和对象）目标和对象是图像中特定的，具有独特性质的区域。图像处理-图像之间进行变换以改善图像视觉效果。图像分析-对图像中感兴趣的目标进行检测和识别。图像理解-在分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质和他们之间的关系，并给出原始客观场景的解释。;图像分析过程： 1、把图像分割成不同区域或把不同对象分开； 2、找出分开各个区域的特征； 3、识别图像中要找的对象或对图像分类； 4、对图像不同区域进行描述或找出不同区域的联系，进而

2018-04-11 约3.79千字 76页立即下载

图像分割方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463546 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210129651.5 G06N 3/08 (2006.01)

2023-05-07 约1.91万字 16页立即下载

一种基于多尺度特征融合的遥感图像分割方法及系统.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 112801109 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110397544.6 (22)申请日 2021.04.14 (71)申请人广东众聚人工智能科技有限公司

2023-06-04 约2.09万字 20页立即下载

基于纹理的图像分割方法研究-电路与系统专业论文.docx 万方数据万方数据摘要摘要纹理图像分割对于图像处理、模式识别和许多计算机视觉的研究具有重要意义，一直以来都是人们研究的热点问题。在实际生活中也己经得到了广泛的应用，其应用包括医学诊断中的癌细胞识别、从遥感图片中识别有用的军事目标和民用目标等许多领域。纹理图像分割就是把一幅纹理类别不同的图像划分成几个区域，其中，每一个区域都具有一致或相似的纹理特性。纹理图像分割的过程一般由两部分组成：特征提取和区域一致性分割算法。纹理图像分割的结果就是给图像的每个像素分配一个类别的标记。撰写本文前依次做了如下工作：研究了迄今为止主要的纹理特征提取方法，例如空间自相关法、傅里叶功率普法、

2019-03-26 约4.08万字 56页立即下载

基于图像语义分割与分类的身份识别方法与系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117523208A (43)申请公布日2024.02.06 (21)申请号202410021388.7G06V40/18(2022.01) (22)申请日2024.01.

2024-02-05 约2.67万字 24页立即下载