在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
5.33MB
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基于Python3.7实现KMeans++算法，并用于实现图像分割功能。
包括源程序、测试图片、结果图片和运行步骤。
包括源程序、测试图片、结果图片和运行步骤。
2024/9/6 21:35:37
143KB
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针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.
2024/8/28 0:34:33
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在各向异性的物体中，高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。
单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。
很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离，然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程，方法鲁棒性较差且比较耗时。
基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法，该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质，使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散，从而完成整幅图像高光去除。
方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化，与目前流行的方法相比，有效提升了方法的执行效率。
与传统方法相比，该方法高光去除效果更好，处理速度更快，非常适用于一些实时应用的场合。
单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。
很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离，然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程，方法鲁棒性较差且比较耗时。
基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法，该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质，使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散，从而完成整幅图像高光去除。
方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化，与目前流行的方法相比，有效提升了方法的执行效率。
与传统方法相比，该方法高光去除效果更好，处理速度更快，非常适用于一些实时应用的场合。
2024/8/7 8:06:27
582KB
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Chan-Vese算法是一个非常有效的图像分割算法，他是根据偏微分方程迭代求出最佳的分割方式，文件夹中包含了相关的代码和相关示例
2024/8/6 20:31:29
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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