水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.
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基于SVM的图像分割-真彩色图像分割,基于svm的图像分类,matlab源码.zip
2021-10-13 09:01:45 2MB
用双峰法实现图像的分割,软件为matlab。效果很好!希望对大家有用
2021-10-12 17:57:32 556B 双峰法分割
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图像首先转换为 CIE lab 颜色空间,并生成 3d 颜色直方图。 Hill-climbing 算法用于在实验室直方图中找到局部最大值,用于自动确定聚类数 K 以及 K-means 的初始种子。
2021-10-12 14:57:38 84KB matlab
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graphcut实现图像分割matlab程序,程序使用方法十分简单,适合初学者学习。调试AutoCut.m文件就可以进行图像分割。
2021-10-12 10:24:24 2.96MB graphcut matlab 图像分割
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改方法基本可以通过连通区域的方法,分割出数字框的数字,可以借鉴在水表数字识别和车牌号识别中
2021-10-10 22:42:43 11KB 数字分割 连通区域
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摘 要 本文通过对图像分割技术的深入研究,对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪,针对目前常用的图像分割技术如:阈值分割方法,边缘检测方法,边界法和区域法等作了总结。在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果,为图像处理的进一步进行奠定了基础。最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。 关键词:图像分割,直方图,matlab实现
2021-10-10 20:59:58 783KB matlab 论文
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针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图像分割算法。该算法通过嵌套残差模块和密集跳跃连接组成一种深度监督网络模型。为了减小编码路径和解码路径特征图之间的语义差距,将U-Net中的跳跃连接改为多类型的密集跳跃连接;为了解决网络过深导致的退化问题,加入残差模块,以防止网络梯度消失。实验结果表明,本算法分割肿瘤整体、肿瘤核心、增强肿瘤的Dice系数分别为0.88、0.84、0.80,满足临床应用的需求。
2021-10-09 16:52:50 7.07MB 图像处理 脑肿瘤分 残差模块 密集跳跃
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nature的资料,deep learning 深度学习,皮肤分割与图像检测。 Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2021-10-09 14:12:04 2.76MB 深度学习 图像检测
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基于全局阈值对某张图像寻找最佳分割阈值,然后将其二值化
2021-10-09 10:47:28 757B 全局阈值 图像分割 Matlab
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