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基于
显著性
检测和改进局部高斯分布拟合模型的眼底图像视盘边界自动提取
正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于
显著性
目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将
显著性
检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.
2022-12-12 17:02:31
6.75MB
视神经盘分割 显著性检测 局部高斯分布拟合 形状先验信息
1
基于图像级标签及超像素块的弱监督
显著性
检测
针对获得训练数据集代价高昂问题,提出了一种用于图像
显著性
检测的弱监督新方法,在训练网络模型时仅使用图像级标签。方法分为两个阶段,在第一阶段,根据图像级标签训练分类模型,获得前景推断图;在第二阶段,对原图像进行超像素块处理,并与阶段一得到的前景推断图进行融合,从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签,未使用像素级标签,从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明,性能明显优于无监督的模型,与全监督模型相比也具有一定的优越性。
2022-12-08 14:49:26
1.06MB
深度学习
弱监督
显著性检测
1
多元线性回归预测模型的
显著性
检验-数学建模\\建模方法\\预测模型\\回归预测法
二、多元线性回归预测模型的
显著性
检验 与一元线性回归的情形类似,也应检验y与x1,x2…,xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时,所求得的多元线性回归模型才有应用价值,这时,也称回归模型(方程)的回归效果显著。 但与一元线性回归也有不同之处:一元线性回归中只有一个自变量,“回归效果不显著”与“b=0”是一回事;对于多元线性回归则要复杂得多,否定了假设 “H0:b1=b2=…=bm=0”时,认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”,有一定实用价值,但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1,2,…,m)均有密切的相关关系,也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切,但没有影响大局。因此,对多元线性回归模型,除了要检验“整个回归效果是否显著”外,还应逐个检验每个回归系数bj(j=1,2,…,m)是否为零,以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。
2022-11-21 22:36:15
1006KB
数学建模\建模方法\预测模型\回归预测法
1
视频与AIS信息融合的海上目标检测
提出了一种视频与AIS信息融合的海上船只目标检测方法。首先结合AIS信息确定船只所在区域,提取小范围图像,然后对图像进行高频加强滤波处理,增强船只目标与海面背景的对比度,利用
显著性
区域检测方法生成
显著性
图像,随之采用双阈值分割提取高
显著性
目标,最后通过形态学处理判断船只目标。实验结果表明,该方法适应性强,能够准确快速地实现船只目标提取。
2022-10-20 09:40:45
790KB
船只检测;AIS信息;显著性检测;双阈值分割
1
显著性
检测代码及图片_
显著性
检测HC/LC/AC/FT算法_
实现了
显著性
检测HC/LC/AC/FT的C++算法,并附带测试图片
2022-10-18 21:12:32
337KB
显著性检测HC/LC/AC/FT算法
1
图像
显著性
检测Itti算法
在Koch等人的
显著性
映射理论和特征融合理论基础上,Itti等人提出了一种基于高斯金字塔融合图像颜色、亮度和方向特征的视觉注意力模型。 算法通过滤波得到颜色特征、亮度特征、方向特征。通过中心-周边差异和归一化、特征映射图结合和归一化,最终线性加权融合得到显著图。 算法非常实用,亲测完美,效果很好。
2022-09-25 09:06:12
745KB
显著性检测
图像处理
matlab
1
基于视觉
显著性
的局部感知锐度的模糊图像质量评价算法研究
基于视觉
显著性
的局部感知锐度的模糊图像质量评价算法研究
2022-09-18 12:27:01
332KB
研究论文
1
图像
显著性
区域检测算法研究.pdf
图像
显著性
区域检测算法研究.pdf
2022-07-11 14:12:54
12.44MB
文档资料
@计量经济学变量的
显著性
检验.pdf,这是一份不错的文件
@计量经济学变量的
显著性
检验.pdf,这是一份不错的文件
2022-07-03 14:03:31
335KB
文档
显著性
预测算法MSI网络
脑与认知实验:
显著性
预测算法
2022-06-29 09:13:26
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人工智能
1
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