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从单幅图像中识别道路消失点,是无人驾驶、智能导航等领域的关键技术之一。针对城市典型道路和街道图像,提出了一种新的基于垂线包络和平行线对的城市道路图像消失点检测算法。提取单幅图像中的所有平行线对,利用图像中存在的竖直线,提出了竖直区域的包络线估计方法,并实现了对道路区域的分割,有效提取了道路区域内的平行线对。使用方向分组策略将道路区域平行线分成两类,并对近似对称的直线对求交点。利用Cmeans聚类和统计相结合的方法估计了城市道路场景中的消失点。实验结果表明,该算法能够准确有效地估计城市道路场景中的消失点。 相似文献
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CT图像中肺叶位置的确定对于肺部疾病的准确定位以及定性定量分析具有重要意义。为了提高肺叶自动分割准确率,提出了一种结合气管,血管等传统解剖学特征以及深度学习的肺叶分割算法。对原始图像进行预处理,获取肺实质、气管、血管以及基于深度学习网络的肺裂分割结果;整合来自多个解剖结构的信息生成分水岭分割所需成本图像;通过基于深度学习网络的肺叶粗分割结果,获取肺叶标记区域;执行基于标记的分水岭分割,实现肺叶的自动分割。选取了来自上海市肺科医院的20例含有肺部疾病患者的CT图像对该方法进行验证,最终的Jaccard相似性系数为92.4%。实验结果表明方法具有较高的肺叶分割精度,并且具有较强的鲁棒性。 相似文献
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为克服经典区域增长算法中生长规则以及特征选取的困难,提出了基于高斯混合模型的多区域并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并利用交互式选择的属于每个区域的子块得到混合模型的个数;然后利用最大期望估计混合模型参数作为区域增长的初始参数,并在增长过程中不停地调节模型参数。为了避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,表明所提出的算法是合理可行的。 相似文献
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应用于多视点视频编码的基于深度特征的图像区域分割与区域视差估计 总被引:5,自引:2,他引:3
基于多视点视图深度特征,提出一种通过简单块匹配运算划分多视点视图区域并估计区域视差的算法.首先基于深度对象的概念确定图像中具有不同深度的区域数量以及这些区域对应的区域视差,再根据误差最小化准则初步确定每个图像块所属区域.当区域中图像块数量小于某个阈值时,采用区域合并算法将该区域中的每个图像块合并到与它的视差最为接近的其它图像区域,通过迭代形成最终的有效图像区域划分.实验表明,该算法能够以图像块为基本单元有效地划分各深度层区域,并准确估计对应的区域视差. 相似文献
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基于加权暗通道的图像去雾方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性,将边缘点及非边缘点赋予不同权值,对加权透射图优化求解.仿真实验表明,新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制"晕"的产生,证实了本文方法的可行性和有效性. 相似文献