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区域生长造句

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  • 这个区域生长的植物已达天然森林的50%。
  • 改进的区域生长算法在医学图像分割中的应用
  • 这个区域生长的植物已达天然森林的50 。
  • 基于区域生长的智能车辆阴影路径图像分割方法
  • 一种局部频率估计的区域生长相位展开方法
  • 区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用
  • 文中提出了利用sem算法和区域生长法相结合的方法进行目标分割。
  • 农作物常常是年复一年地在同一区域生长,因此土壤会将所有的营养物质带走。
  • 首先利用局部同态性得到h图像来确定种子区域,进而进行区域生长形成图像的初始分割区域。
  • 区域生长和最小二乘法拟合为主要手段,提出了一种道路检测和预报的算法。基于foe理论,提出了一种道路弯曲方向的判别方法。
  • 区域生长造句挺难的,這是一个万能造句的方法
  • 针对条码类图像的特点,文章提出改进的区域生长算法进行背景滤除,使用极坐标遍历像素的方法来探测特征点,成功地解决了条码类图像的分割问题。
  • 实验表明,该方法可以适合于多种类型的图像并且其计算量远小于传统的基于像素的区域生长方法,同时有助于改善由图像噪声所引起的过分割现象。
  • 本文在比较和分析现有彩色图像分割技术的基础上提出了一种改进的区域生长算法? ?色度空间上基于子块区域生长的彩色图像分割方法。
  • 本文详细地研究了火灾图像的增强处理、噪声滤除、最大熵阈值分割、区域生长和otsu阈值分割等算法及其在火灾图像处理中的应用。
  • 在该方法中,通过物体的轴向投影直方图表征空间分布密度,通过区域生长实现空间分割;提出了一种基于聚类的自适应空间分割方法。
  • 本文针对复杂背景下的视频图像系列,提出了一种基于彩色信息的区域生长、 gabor滤波和svm相结合的人脸检测算法,并取得了较为满意的检测结果。
  • 本文使用将灰度信息和空间位置信息相结合的策略来实现非纹理图像分割,提出了一种结合空间信息的阈值化算法,和一种针对sar图像的与区域生长相结合的模糊域分割算法。
  • 基于区域生长的肤色再提取自适应算法则降低了肤色模型对光照条件的敏感性,从而改进了所有基于肤色的检测算法共有的缺点,即对光照敏感,降低了漏检率。
  • 该算法利用肤色模型初步提取人脸区域,利用基于区域生长的肤色再提取自适应算法再次提取人脸,利用区域形状对候选区域进行筛选,最后检测下巴和眼睛以进行验证。
  • 算法的具体过程主要分为三个阶段:人脸初定位、人脸分割和人脸确认,首先采用高斯模型来模拟肤色分布并构造出肤色概率图进行人脸的初定位,并对肤色概率图采用中值滤波进行平滑处理,接着利用区域生长准则和融合色度、亮度以及肤色概率图等多源信息相结合的方法对图像进行分割,以达到分割出潜在脸区的目的,最后采用人脸整体形状的确认准则和人脸特征提取的确认准则相结合的方法对潜在脸区的最终确认。
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