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基于视觉注意的医学图像感兴趣区域提取
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基于视觉注意的医学图像感兴趣区域提取
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论文研究-基于视觉注意的医学图像感兴趣区域提取.pdf
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提出一种基于视觉注意机制的医学图像感兴趣区域提取方法。受生物学启发,该方法模仿人类自下而上的视觉选择性注意过程,通过计算图像中每个像素的全局对比度,构造相应的显著图,并根据显著图,检测出图像中的显著区域。利用多幅医学图像对本方法进行评估,结果表明,该方法能够快速、精确地提取图像中的感兴趣区域,在提取结果和运算速度上均取得了令人满意的效果。
基于视觉注意的医学图像感兴趣区域提取.pdf
浏览:58
摘 要 : 提出一种基于视觉注意机制的医学图像感兴趣区域提取方法 。 受生物学启发 ,该方法模仿人类自下而 上的视觉选择性注意过程 ,通过计算图像中每个像素的全局对比度 , 构造相应的显著图 , 并根据显著图 , 检测出 图像中的显著区域。 利用多幅医学图像对本方法进行评估 ,结果表明 ,该方法能够快速 、 精确地提取图像中的感 兴趣区域 ,在提取结果和运算速度上均取得了令人满意的效果 。 关
基于视觉注意模型的感兴趣区域图像提取方法
浏览:129
基于视觉注意模型的感兴趣区域图像提取方法
论文研究-基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取.pdf
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图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型, 提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割, 从而将原图像分成若干子区域, 在此基础上运用提出的区域化空间注意力模型对各个子区域进行显著图计算, 得到最终的显著性区域提取结果。实验结果表明, 提出的显著性区域提取算法可以很好地从彩色图像中得到与视觉注意机制相一致的结果,
一种基于感兴趣区域提取的医学图像检索技术 (2006年)
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针对胸部CT扫描图像库,提出了一种基于感兴趣区域提取的图像检索方法。 首先为了提取感兴趣区域,提出一种基于灰度层共现矩阵的区域增长算法,分割出病灶区域,再通过阈值算法进行边界的磨合,然后针对感兴趣区域提取形状和分布特性作为图像匹配准则的客观依据。 最后,将该算法与其他底层特征算法进行比较和分析。 实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图像检索系统中。
基于Matlab GUI的数字图像处理系统设计
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随着信息技术的不断发展, 数字图像处理技术越来越多地被应用在航空航天、 生物医学工程、工业检测、机器人视觉、军事制导和文化艺术等各个领域。图像 处理日益成为一门引人注目、前景远大的学科,而 MATLAB 语言以...
论文研究-一种基于Arnold置乱变换和DCT的医学图像鲁棒水印算法.pdf
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不需要人为地选取感兴趣区域, 不受容量大小的限制, 水印的提取也不需要原始医学图像的参与, 从而解决了水印嵌入、提取的安全性和快捷性问题。仿真结果表明, 该算法实现简单, 具有很理想的鲁棒性和不可见性。与其他...
基于matlab的数字图像分割技术研究及实现(论文)
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图像分割是通过将图像中感兴趣的对 象与其背景分割,分割出的区域作为特征提取的目标对象,特 征可以是像素、颜色、纹理等。最理想的分割结果就是分割出的 每一块区域都可以表示其对象的特征,可以通过对其特征的提 ...
Matlab数字图像处理技术论文(27篇)主要关于图像增强(下)
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5星 · 资源好评率100%
术手段 ,有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征,使之改善图像质量、 丰富信 息量 ,加强图像判读和识别效果.图像增强不考虑图像质量下降的原因 ,只将图像中感兴趣的特征有选择 的突出 ,而衰减...
视觉注意引导和区域竞争控制的医学图像分割 (2007年)
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模糊连接度已经成为医学图像分割的实用方法,但其困难在于需要设定多种子点,自动给定的手段不是很有效.为此将种子点等价于视觉特征显著点,提出了在视觉注意模型引导下种子点给定的新方法.通过研究显著点定位与图像特征概率密度估计之间的关系,引入新的视觉特征估计地图,构造了注意计算模型,采用无闽值方法定位各类物体的视觉显著点并用于引导区域增长方式的图像分割.新的注意计算模型的定量描述能力较以往的模型有很大提高
使用视觉视觉注意模型的基于内容的图像检索
浏览:62
很好地模拟视觉注意力机制以进行基于内容的图像检索是一个非常具有挑战性的问题。 在本文中,我们提出了一种新颖的计算视觉注意力模型,即显着性结构模型,用于基于内容的图像检索。 首先,引入新颖的视觉提示,即颜色量,以及边缘信息,以检测显着区域,而不是使用主要的视觉特征(例如颜色,强度和方向)。 其次,将灰度共生矩阵的能量特征用于全局抑制图,而不是Itti模型中的局部最大值归一化算符。 第三,提出了一种新
基于视觉显着性的遥感图像感兴趣区域提取
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基于视觉注意的V形焊接区域清晰图像获取_陈海永.pdf
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基于视觉注意的V形焊接区域清晰图像获取
基于双阈值视觉注意模型的图像关注焦点检测
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图像关注焦点(FOA)检测是基于人眼视觉关注模型的图像感兴趣区提取的关键技术.为了更加精确、合理地搜索图像关注焦点,提出一种基于双阈值视觉关注模型的FOA检测算法.算法首先提取图像的亮度、颜色、方向和离散矩变换(DMT)特征,生成各个特征对应的特征图;然后将各特征图合并为一张包含多种特征的显著图;最后根据显著图的灰度直方图建立静态阈值与动态阈值,确定图像关注焦点的位置与数量.实验结果表明:新算法在
基于卷积神经网络的 CT 图像慢性阻塞性肺疾病计算机辅助诊断系统-研究论文
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预处理是为了提高图像质量,如去除噪声和隔离感兴趣区域。 特征提取是一种捕获图像的视觉内容以进行索引和检索的方法。 分割将CT图像细分为不同的区域。 CNN分类器是对分割后的CT图像进行分类,以提高噪声下聚类的...
envi 教程(适用于初学者)
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ENVI还可以处理极化雷达数据,用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率,用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号,并创建幅度图像和相位图像。 地形分析工具 ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行...
人工智能技术主要包括的五大部分.pdf
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机器学习已经有了⼗分⼴泛的应⽤,例如:数据挖掘、计算机视觉、⾃然语⾔处理、⽣物特征识 别、搜索引擎、医学诊断、检测信⽤卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语⾳和⼿写识 别、战略游戏和机器⼈运⽤。...
基于视觉注意的粗到精细图像配准方法
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本文提出了一种基于视觉注意的新的图像配准概念,旨在提高大规模遥感图像配准的精度和效率。 首先,视觉注意力模块用于检测参考图像和浮动图像中的显着关注区域(SROI)。 其次,将仿射不变特征和几何度量之间的组合作为相似性度量,以搜索对应的SROI和仿射变换参数估计的初始值。 最后,将基于偏相关性的面向初始参数的最优研究作为精细配准过程。 因此,所提出的方法可以有效地解决多视点和多时相大范围遥感影像配准
基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测 (2011年)
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提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实
使用多尺度视觉注意提取的双波段图像融合
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针对可见-红外图像,结合多窗口选择下的视觉注意图的提取,实现了双波段图像的增强融合。利用局部频率调谐获取视觉注意图,以模拟人眼赋予不同区域与像素不同的注意权重的功能;设计了多窗口尺度下的视觉注意图的提取方法,以凸显提取不同尺寸的特征信息;在多窗口尺度下的视觉注意图的基础上实现双波段图像的增强融合。利用双波段图像对进行论证实验,并结合主客观评价对多种融合方法进行评估。实验结果表明,所提出的方法在满足
基于2D 视觉注意模型的全参考图像质量评价方法
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基于视觉注意机制的图像质量评价-论文
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基于视觉注意机制的红外图像小目标检测方法 (2006年)
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提出了适用于红外序列图像小目标检测的二步骤计算模型和算法。该算法处理的第一阶段通过对象的显著性计算,快速提取潜在目标的集合,在第二阶段对这个集合进行更为细致的识别,剔除伪目标,检测出真实目标。这种方法在没有牺牲其他性能指标的前提下,大幅度地改善了运算复杂度,为实现有限条件下系统的实时处理提供了基础。
基于视觉注意模型VAMAI的敏感图像检测方法
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基于内容的敏感图像检测方法是过滤互联网上敏感信息的有效手段.然而,基于全局特征的检测方法误检率偏高,现有的基于BoW(bag-of-visual-words)的检测方法速度较慢.为了快速准确地检测敏感图像,本文提出基于视觉注意模型VAMAI(visual attention model for adult images)的敏感图像检测方法,包括构造面向敏感图像的视觉注意模型VAMAI、基于兴趣区域
基于视觉注意的随机游走图像分割.pdf
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基于视觉注意的随机游走图像分割.pdf,传统随机游走图像分割需要多次交互设置种子点以获得理想的分割结果。在视觉注意的基础上,提出了一种新的自动确定种子点的随机游走图像分割算法。首先对图像进行超像素分割,并生成概率边界图(PBM);然后基于Itti模型,通过视觉注意焦点的转移搜寻待分割的关键区域;为确定关键分割区域种子点,以当前注意焦点作为极点对概率边界图进行极坐标变换,在获得的极坐标概率边界图上建
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