基于中心一致性敏感直方图的图像联合分割算法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 3次 | 上传用户:n131421d
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
图像联合分割是计算机视觉领域的一个研究热点。有能力在分割过程中利用相似对象的信息是联合分割相比于其他分割算法的一个优势,与此同时,建立对应对象的相似性也成为了一项具有挑战性的任务。文中为图像联合分割算法提出一个新的中心一致性敏感直方图。传统的图像直方图通过为每个出现在图像中的像素在该像素的对应灰度级计数器上加一的方式计算得出。与传统的图像直方图不同,中心敏感直方图在每个像素处计算,并且它是为每个出现的像素在其对应的灰度级计数器上加一个浮点数,这个浮点数服从对应像素与计算该直方图位置处的像素之间的空间
其他文献
为了更好地宣传会员单位在军工领域发挥的重要作用,企业在技术创新和科技成果向生产力转化方面所取得的成就,行业中涌现出来的先进模范人物的带头示范作用,在中国计算机自动测量
因遮挡、光照等变化因素所引发的协变量偏移问题是面向现实的人脸识别系统需要重点解决的问题。从字典编码的角度探讨了这一问题。通过对现有的结构化误差编码方法的回顾,指出几种主流的结构化误差编码方法都可以转化为训练字典与遮挡字典联合表示的形式,只需对不同的误差编码方法建立合适的遮挡字典即可。鉴于遮挡字典在结构化误差编码方法中的重要作用,针对一种重要的基于字典表示的误差校正方法——基于Gabor特征的鲁棒表
压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法的性能受初始支撑集选择的制约,初始支撑集选择不准确不仅影响重构精度,还会降低重构速度。针对该问题,将图像在稀疏域的结构特性引入到CoSaMP算法中,提出了支撑集相似度的概念;利用数字图像相邻行之间原子支撑集的相似性,提出了基于行间支撑集相似度的CoSaMP算法。实验结果表明,在同等采样率的条件下,与传统的CoSaMP算法相比,所提算法在不增加算法时间复杂度的同时
为了解决当前集装箱堆场信息采集水平不足和工作效率低下的问题,设计了一个基于超高频无源RFID技术的堆场信息采集系统,介绍了系统的构成和各部分的作用,给出了系统中一种符合IS
无线传感器网络时间同步的精度主要受同步跳数的影响,同步精度随同步跳数增大而降低;网络分簇采用分簇技术以实现尽可能延长网络的生存周期的目标;基于精度分簇的无线传感器
随着大数据服务领域引入云计算技术,需要调动的云服务资源增多且其拓扑结构变得复杂,因此传统基于服务质量(QoS)的加权评价方法无法动态地评价云计算服务资源的有效性和准确性
传统的最大间隔准则在计算类间离散度矩阵时往往忽略了类别之间的差异,但是对于人脸年龄估计,不同年龄标签之间的差异性是非常显著的。因此,在标签之间引入距离度量,提出标签敏感的最大间隔准则维数约减算法。此外,考虑到人脸变老的复杂性,提出两步的局部回归算法——K近邻-标签分布的支持向量回归(K Nearset Neighbors-Label Distribution Support Vector Rere
复杂实时仿真系统中不同层次对实时性、可靠性要求各不相同;网络和操作系统是该类系统环境的重要组成部分;针对硬件在回路试验的实时需求,提出了基于RTX下的反射内存网的半实物