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舌图像的分段。

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简介:
Active Contour Models,又称 snake 模型,是一种重要的技术,其核心功能在于处理图像中目标物体分割的任务。主动轮廓模型主要致力于解决图像分析中的这一关键问题。

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客服
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    舌头图像分割是指利用计算机视觉和图像处理技术,自动识别并分离出舌体在医学或健康评估图像中的特定区域,以便进一步分析其颜色、纹理等特征,为中医诊断及疾病研究提供客观依据。 主动轮廓模型(snake模型)主要用于图像中目标物体的分割操作。
  • 训练数据集
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    舌头图像训练数据集是一个包含大量高质量舌头图片的数据集合,专为中医诊断和机器学习研究设计,旨在通过分析舌头特征辅助疾病预测与健康评估。 舌头图像训练数据集
  • 专利详解——方法与装置.pdf
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    本PDF文档详细解析了一种用于分析舌头图像的方法和装置的专利技术。通过先进的图像处理技术,该方法能够准确识别并评估舌头的特征,为中医诊断提供客观依据,并具备广泛的应用前景。 舌头图像分析方法及装置是一种技术手段,用于通过特定的算法和设备对舌部影像进行研究与评估。这种方法能够帮助医生或研究人员更准确地诊断疾病、了解人体健康状况等。
  • 割技术实验研究与改良 (2010年)
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    本研究针对舌体图像进行深入分析和处理,提出并验证了改进的图像分割算法,以提高医学诊断中的准确性和效率。 数字舌像图片的正确分割是中医舌诊自动化技术的关键。由于舌体特征的多样性,传统成熟的分割算法并不适用。本段落首先回顾了近5年来该领域的工作,特别是Snake算法的研究进展,并对临床图片进行了测评总结,讨论了各类代表性算法的优点和缺点。最后,在已有三个主流算法的基础上通过改进提出了三个新算法,不同程度上提高了这些主流算法在舌体分割方面的效果。
  • 遥感工具
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    遥感图像波段拆分工具是一款专业的软件应用,专门设计用于处理和分析多光谱及高光谱遥感影像数据。它提供便捷的功能来分离、提取并研究特定波段的信息,帮助用户深入理解地表特征与环境变化。该工具广泛应用于农业监测、城市规划、自然资源管理等领域,支持科研人员、工程师和技术专家高效开展工作。 拆分遥感影像的波段工具可以批量处理,使用IDL编程的小工具实现。
  • 重写后标题:GAC_GAC_割_
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    本研究提出了一种基于GAC(演化主动轮廓)的分段方法,用于改进图像分割技术。通过将过程分段优化,提高了算法在复杂背景下的鲁棒性和准确性。 图像分割可以基于GAC(几何活动轮廓)方法实现,并且可以通过Matlab进行编程。
  • Matlab中割代码-EfficientSegmentation: 高效
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    本项目提供了一套在MATLAB环境下实现高效图像分割的代码。通过优化算法,能够快速准确地完成图像中感兴趣区域的提取与分析工作。 在MATLAB中实现图像切割的高效分段方法,并使用超模损耗函数进行优化。此方法支持用户自定义损失函数及优化过程以最大化相对损失并改进推断流程,具体参见Yu, J. 和 MB Blaschko 的《具有超模损耗的判别性细分的有效学习》,发表于BMVC 2016年会议。 使用说明如下: (1)数据集:该实现利用V.Gulshan等人在CVPR 2010上发布的“测地线星凸性用于交互式图像分割”中提供的数据集。首次运行时直接执行main.m文件,将默认加载并处理经过预处理和降采样的Sampled690.mat数据集。若需使用未经修改的原始数据(OriginalData.mat),请在mainInit.m脚本中进行相应设置。 (2)主要功能: - main.m:用于整体运行; - mainInit.m:设定参数,加载/准备数据,并划分训练、验证和测试集等; - mainTrain.m:执行案例训练并保存训练完成后的权重向量; - Implement_SOSVM_Learning.m:SVM设置及回调函数定义; - GeneralCalassifier_SO(可能为GeneralClassifier_SO): 相关分类器实现。
  • MATLAB实现线性处理
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    本篇文章探讨了如何使用MATLAB进行图像的分段线性处理,通过代码示例详细解释了算法原理和实现步骤,为读者提供了深入理解及实际操作指南。 使用 MATLAB 实现图像灰度分段线性处理,并提供交互式界面,可以直接运行。
  • MATLAB中函数代码及三角剖
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    本文章介绍了如何在MATLAB中编写和绘制分段函数,并展示了利用该软件进行三角剖分的方法及其应用。通过实例讲解了从理论到实践的具体操作步骤,帮助读者掌握相关技能。 在MATLAB中编写分段函数代码以对给定输入图像进行粗三角剖分,并计算其粗近似值。支持的近似类型包括:分段常数、线性以及每个三角形上的二次方。通过TRIM算法实现初始的三角剖分,随后采用梯度下降网格移动方法来优化这些三角形与原始图像之间的对齐程度,从而最小化误差。 该代码基于以下文献中的技术: - TRIM: 荣胜CP、GPTChoi、K. Chen和LMLui,“通过映射稀疏曲面来进行有效的特征导向图像配准”,《视觉通信与图像表示》,第55期,页码:561-571, 2018。 - 显著性工具箱: Dirk Walther 和 Christof Koch(2006),用于显著原型对象的注意模型, 神经网络,卷19,页码:1395-1407。 为了读取图像并运行代码,需要安装MATLAB以及libzlibjpeg和libpng库,并且在Linux系统上测试时需使用X11。对于加速处理速度,则建议配备支持CUDA的Nvidia GPU。此外,在此存储库中没有包括的是ffmpeg(仅用于Linux环境中的输出目的)。
  • 头影训练数据集.rar
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    舌头影像训练数据集包含大量高质量舌头图像资料,旨在促进中医诊断、舌诊研究及机器学习算法开发等领域的发展。 对使用的舌头图像数据进行了简单的图像预处理;对使用的舌头图像数据进行了简单的图像预处理;对使用的舌头图像数据进行了简单的图像预处理;对使用的舌头图像数据进行了简单的图像预处理;对使用的舌头图像数据进行了简单的图像预处理。