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1.
通过利用交通标志的颜色特征,采用基于RGB空间的彩色分割方法进行图像分割.对分割出的图像进行灰度增强处理,比较和分析了不同边缘检测算子和阈值分割的方法,使用固定阈值分割方法对图像进行二值化,使目标区域突显.利用数学形态学腐蚀算法对图像进行轮廓提取,并通过形状特征对交通标志进行形态学分析.通过MATLAB软件仿真实验,说明算法具有一定实用性. 相似文献
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基于特征点和区域生长的目标图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
成像探测的运动目标图像中背景复杂并且含有大量的噪声,针对传统的目标的检测和分割方法精确定位困难、且不能完整分割等问题,提出基于特征点和区域生长的运动目标图像分割方法。通过相邻帧图像的绝对值差分图像得到大概的运动区域,利用基于LK光流的角点检测方法提取差值图像中的特征点,采用非最大值抑制对特征点的优劣性进行评估,对好的特征点进行区域生长,最终达到运动目标的分割目的。仿真结果表明:该方法能够对复杂图像序列中的运动目标进行精确定位,得到较好的目标分割结果,并且计算量小,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像中的水域具有极高的遥感应用及地理应用价值;针对SAR图像固有的相干斑以及复杂场景下SAR图像水域边缘检测算法受到建筑物等人造地物强散射点干扰造成虚假边缘的问题,提出了复杂场景下SAR图像水域边缘特征提取方法;该方法通过构建SAR图像的二维灰度直方图对SAR图像进行预处理,一定程度抑制了相干斑噪声对边缘检测的影响,并在分析SAR图像中建筑物等人造地物与水域散射特性差异基础上利用二维灰度直方图对SAR图像进行分割,抑制强散射点;通过实验验证,该方法有效抑制了相干斑以及建筑物等人造地物强散射点的干扰,实现了复杂场景下的SAR图像水域边缘特征自动提取. 相似文献
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基于数学形态学的snake模型图像分割算法,先用数学形态学得到形态学图像的梯度,再对其进行二值化处理得到snake算法的初始轮廓,然后用Greedy algorithm进行图像分割.试验证明该方法可提高图像分割的运行效率,又可取得较好的图像分割质量. 相似文献
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《水雷战与舰船防护》2016,(4)
声呐图像对比度低、噪声大对其目标分割造成一定的困难,因此针对声呐图像的特点,找到合适方法进行分割,具有重要的实用意义。研究了基于Otsu法的声呐图像分割,包括传统Otsu法和改进Otsu法。结合声呐图像的特点对Otsu法进行多阈值扩展,提出了一种自动选取最优阈值的分割方法,并通过实验验证其有效性。 相似文献
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介绍了免疫计算的原理,并基于免疫计算和最优阈值方法,提出了图像分割的二次阈值方法.在方法中,首先对图像进行免疫阈值分割,求得空间目标的亚图像及目标的中心坐标,再对目标的粗定位区域进行免疫阈值的二次分割,最后较好的得到整个图像目标. 相似文献
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一种基于图像灰度等高线及灰度变化加速度进行图像分割的方法,在二维图像中提取出灰度等高线,综合考虑菌落图像的三维信息,最后利用边界变化加速度信息进行分割.该方法不同于直接利用相邻像素间灰度值的相似性进行图像分割,而是利用灰度直方图进行等高线化分,并利用曲线附近灰度变化特性确定图像分割. 相似文献
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由于非结构化道路环境复杂的特点,非结构化道路边界检测和分割对于智能车辆的道路检测和识别是非常重要的.针对非结构化道路多样性和复杂性,首先对道路图像进行HIS空间变换,减少光照条件的影响.通过利用基于标记的分水岭分割算法对道路图像进行处理,比较几种标记算法,数学形态学效果最佳.最后,利用算法对实际的非结构化道路图像在matlab软件平台进行了仿真实验,证明算法具有一定的实用性. 相似文献