辛月兰
- 作品数：23 被引量：42H指数：4
- 供职机构：青海师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“春晖计划”青海省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 基于超像素的Grabcut彩色图像分割被引量：6
- 2013年
- 针对以像素为节点建立图模型进行图像分割耗时的特点,文中提出了一种基于超像素的Grabcut彩色图像分割方法。首先用户在目标所在区域手动标定一个矩形框;然后用两次分水岭算法将图像过分割成区域内颜色相似的小区域(超像素),用分割得到的超像素作为图的结点构建图模型;以每个超像素的颜色均值代表所在分块的全部像素点估计GMM(高斯混合模型)参数;最后用最小割算法求得吉布斯能量的最小值达到最优分割。实验结果表明,该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间,加快了分割速度,提高了效率。
- 辛月兰
- 关键词：高斯混合模型
- 集成自适应非线性统计形状先验的图割分割
- 提出一种集成自适应非线性统计形状先验的图割分割方法,在输入空间对输入的形状模版进行配准,得到训练集;然后采用非线性核函数将目标形状先验映射到特征空间进行主成分分析,获取其投影形状,将此投影形状映射回原输入空间得到目标的平...
- 辛月兰汪西莉
- 关键词：图像分割主成分分析
- 文献传递
- 一种基于数字图像处理的水位测量仪
- 本发明公开了一种基于数字图像处理的水位测量仪，包括固定柱、微处理器、发电机和套环，所述固定柱的顶部螺栓固定有安装座，且安装座的右侧内部嵌入式固定有蓄电池，并且安装座的左侧内部嵌入式放置有安装箱，而且安装箱内分别固定有远程...
- 辛月兰李文全
- 文献传递
- 基于图割与改进模糊C均值的图像分割被引量：2
- 2014年
- 为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。
- 辛月兰汪西莉
- 关键词：图割模糊C均值图像分割
- 添加数据环境到表单的程序设计
- 2008年
- 数据环境对象是临时表对象或关系对象的容器对象.在多数时候,大家都选择用可视化的方法将数据环境添加到表单中,但在有些时候这种方法满足不了我们的需求.本文从这一角度出发,研究了用编程方式将数据环境添加到表单中,给出了在面向对象的软件开发环境中将数据环境添加到表单中的程序代码.
- 辛月兰薛斌
- 关键词：数据环境表单
- 修改标记符梯度图像的分水岭变换
- 2012年
- 针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种修改标记符梯度图像的分水岭分割方法。该算法首先利用阈值分割法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记;然后根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正;最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。实验结果表明,该算法能有效地抑制过分割问题,并且使用标记符会为分割问题带来先验知识,这为人们解决模式识别等更高级的工作提供了一种有效方法。
- 辛月兰
- 关键词：图像分割梯度修正
- 一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法
- 本发明是一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法，该方法通过卷积神经网络对图片进行特征提取，利用SE模块优化三维代价体正则化过程，并对网络进行训练。在DTU数据集上的实验结果表明，相比于传统方法和其他基于深度学习的...
- 辛月兰谢琪琦
- 文献传递
- C语言等级考试中几个容易混淆的知识点解析被引量：1
- 2006年
- 从近年学生参加C语言等级考试的情况来看,理论成绩普遍低于实践成绩．主要原因是在一些模棱难辨的概念上失分较多．现笔者就在自己教学中遇到的一些问题逐一剖析,以抛砖引玉．
- 辛月兰
- 关键词：运算符语句
- 一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法
- 本发明是一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法，该方法通过卷积神经网络对图片进行特征提取，利用SE模块优化三维代价体正则化过程，并对网络进行训练。在DTU数据集上的实验结果表明，相比于传统方法和其他基于深度学习的...
- 辛月兰谢琪琦
- 融入形状先验的马尔科夫图像分割
- 2014年
- 在马尔科夫(MRF)图像分割框架中融合形状先验约束,把图像分割问题作为最大后验(MAP)估计的一个马尔科夫随机场,在本质上,相当于最小化吉布斯能量函数.然后通过通量最大约束将形状先验信息合并到吉布斯能量函数,最后用图割技术最小化使吉布斯能量函数达到最优解,促使分割轮廓接近给定的形状模板.实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了很大的改善.
- 辛月兰李文全
- 关键词：形状先验马尔科夫图像分割
