排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性. 相似文献
2.
将分解模型应用到模糊增强算法中,用有界变分(BV)函数描述图像的结构信息,空间G描述图像的纹理信息,提出一种基于变分分解(BV-G)模型的模糊增强算法.给出算法原理和实现步骤,并通过多组对比实验验证该算法的可行性. 相似文献
3.
传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性. 相似文献
1
