病理图像分析及识别算法研究武汉理工大学信息工程学院武汉(430063)E-mail: 摘 要: 本文医学图像作为研究对象针对任何一类特征都不能很好地表达医学图像的缺点以及进一步提高医学图像的识别率本文采用基于直方图的颜色特征基于小波包和分形相结合的纹理特征和基于不变矩的形状特征等采用改进后的主元分析法进行特征级数据融合最后采用多数投票法进行决策级数据融合得到最终识别结果关键词:图像识别
Android平台上图像识别算法研究(卷终)XXX XXX 1(江苏科技大学 江苏 镇江 212003)摘 要:由Android手机获取人脸图像对人脸图像进行预处理(彩图灰度化直方图均衡化图像的平滑滤波等)再通过Java Native Interface(JNI)规则将Open CV平台与android平台实现类库共享利用Principalponent Analysis(PCA)算法对人
毕业设计(论文) 开 题 报 告 题 目 静态图像人脸表情识别算法研究 学 院 通信与信息工程学院 专业及班级 电子信息科学与技术 姓 名 学 号
清华大学本科生毕业设计题目: 基于MATLAB的图像分割算法研究 XXX 指导教师 XX教授 学科专业 计算机科学与技术 所在学院 计算机学院 提交日期 引言数字图像处理技术是一个跨学科的领域随着计算机科学技术的不断发展图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系新的处理方法层出不穷尽
摘 要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测阈值分割技术和区域增长等进行了分析对梯度算法中的Roberts算子Sobel算子Prewitt算子拉普拉斯(Laplacian)算子LoG(Laplacian-Gauss)算子坎尼(Canny)算子的分割步骤分割方式分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意而阈值分割技术的关键在于阈值的确
摘 要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测阈值分割技术和区域增长等进行了分析对梯度算法中的Roberts算子Sobel算子Prewitt算子拉普拉斯(Laplacian)算子LoG(Laplacian-Gauss)算子坎尼(Canny)算子的分割步骤分割方式分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意而阈值分割技术的关键在于阈值的确
第 13 卷 第4 期
第 l9 卷第6 期
《现代电子技术》2006
基于matlab的图像K均值聚类算法程序模式识别及图像处理K均值聚类法分为如下几个步骤:一初始化聚类中心1根据具体问题凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心2用前C个样本作为初始聚类中心3将全部样本随机地分成C类计算每类的样本均值将样本均值作为初始聚类中心二初始聚类1按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中2取一样本将其归入与其最近的聚类中心的那一类中重新计算样本均值更新聚
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