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基于Nios II的MRI脊柱图像
分割系统
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基于NiosII 的MRI脊柱图像分割系统 一等奖基于Nios II的MRI脊柱图像分割系统 大学院校: 北京交通大学计算机学院信息科学研究所 参赛队员: 李伟明 设计概述1. 设计意图 迅速发展的医
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一种基于FPGA的田间视频图像实时
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分割系统
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基于小波变换的医学图像
分割系统
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图像分割是图像处理中一项重要的技术,其目的是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。其结果为图像分析和理解提供依据。图像分割是一个经典问题,从发展至今仍没有找到一个通用的方法。本文通过对医学图像
jiaheng10
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基于数字图像处理的图像
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基于数字图像处理的图像分割系统的设计及实现基于数字图像处理的图像分割系统的设计及实现基于数字图像处理的图像分割系统的设计及实现
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太阳能电池片裂片装置及太阳能电池片
分割系统
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[工学]基于粒子群优化算法的图像
分割系统
的设计
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[工学]基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计基于粒子群优化算法的图像分割系统的设计
ranhouti
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基于自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类
分割系统
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传统的聚类分割算法必须预先设定好分割数目,对于色彩丰富、背景复杂的 图像易造成聚类重叠,引起像素错误分类,且在图像处理中效率普遍偏低。而聚 类数目与中心直接影响最终的分割质量,因此自适应的找到合适的聚类数目与中 心对彩色图像聚类分割具有重要意义和工程应用价值。 本文提出一种基于两层结构的彩色图像聚类系统,该系统能够自动判定颜色 数目和聚类中心。第一层结构使用自组织特征映射神经网络(SOFM)将像素映射到 二维的平面上。针对传统SOFM易产生色彩的映射畸变,根据彩色图像自身不同的 复杂度自动选择不等边距的映射网络。第二层结构处理前一层的结果,使用模糊C 均值法按图像分割的数目(2至kmax)进行聚类,Xie-Beni指数的最低值为图像最佳 的分割数目,聚类簇的中心由Gath-Geva算法进行调整。最后利用距离竞争取胜的 原则处理每个像素,从而实现彩色图像的区域分割。 对不同复杂度的彩色图像进行聚类分割的实验结果表明,该方法比传统的 SOFM、K-Mean、GK和GNG方法聚类分割的效果更好,具有神经网络与模糊 聚类算法两者的优点。
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模型训练方法、图像分割方法以及图像
分割系统
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