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此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程,包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像,灰度图像的二值化,直方图修正,去除干扰、噪声以及差异,边缘增强等;第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异,在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化,形成影像特征,而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征,得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征;分类判决作为第三模块,则是要在第二步的基础上采用某种分
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为了实现彩色栅格地图道路的全自动提取,提出了一种闭环反馈提取彩色
栅格地图道路的方法。在地图图像数学模型的基础上,根据地图中对象的颜色特征对地图图
像进行规范化处理。在采用一些算法去除噪声后提取道路,对道路进行细化处理。依据道路
和噪声的特征建立一些判据判断道路的正确性,把道路的提取变成了根据判据不断修正道路
的循环过程,实现道路的全自动提取。试验结果表明了该方法具有较高的准确性、全自动化
和通用性。-color raster to the road map automati
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Based on the information processing functionalities of spiking neurons, a spiking neural network model is proposed to extract features from a visual image. The network is constructed with a conductance-based integrate-and-fire neuron model and a set
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Feature extraction is a key issue in contentbased
image retrieval (CBIR). In the past, a number of
texture features have been proposed in literature,
including statistic methods and spectral methods.
However, most of them are not able to accu
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