检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第6期30卷 1000-1007页

作者：李宗民徐希云刘玉杰李华中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青岛266520 中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心北京100190

针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然... 详细信息

针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征,得到目标区域的分割结果.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法能够更好地分割出目标的边界区域,抑制边界区域分割粗糙的问题,得到较准确的目标分割区域.

关键词：注意力模块条件随机场卷积神经网络目标区域分割

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利用动态链接表的二值图像目标区域分割

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红外与激光工程 2011年第2期40卷 344-349页

作者：田睿郝志成吴川中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033

为了准确、快速地对二值图像中的连通区域进行标识,分割出各个目标物体的位置和面积,提出了一种基于动态链接表的连通区域标记方法。以目标像素线段为基本处理单元,令像素扫描和连通标识同步进行,同时,建立所用连通体的动态链接表,仅需... 详细信息

为了准确、快速地对二值图像中的连通区域进行标识,分割出各个目标物体的位置和面积,提出了一种基于动态链接表的连通区域标记方法。以目标像素线段为基本处理单元,令像素扫描和连通标识同步进行,同时,建立所用连通体的动态链接表,仅需一次扫描便可根据链接关系将图像中所有目标物体分割出来。定义"中空"的4邻域模板,通过特定的判断运算对二值图像进行开运算滤波,一次遍历便可去除图像中所有前景和背景噪声。实验证明:动态链接表有效地解决了其他算法中重复标记的问题,对于512×512的图像,算法时间约为3ms,且该算法不受所标记物体的形状和数目影响。满足了目标分割在工程上的速度快、准确度高、鲁棒性好等要求。

关键词：目标区域分割连通标记动态链接表快速开运算

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一种超声影像的目标区域分割方法、系统及电子设备

一种超声影像的目标区域分割方法、系统及电子设备

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作者：王旭李海燕马玉军白崇斌明文俊曾文 650091 云南省昆明市翠湖北路2号

本发明公开了一种超声影像的目标区域分割方法、系统及电子设备，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取待测超声影像；将待测超声影像输入到全尺度卷积神经网络模型中，得到目标区域分割结果；全尺度卷积神经网络模型是根据增强处理后... 详细信息

标准号: CN117934824A

本发明公开了一种超声影像的目标区域分割方法、系统及电子设备，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取待测超声影像；将待测超声影像输入到全尺度卷积神经网络模型中，得到目标区域分割结果；全尺度卷积神经网络模型是根据增强处理后的历史目标超声影像集，利用联合损失函数对初始全尺度卷积神经网络模型进行训练后得到的。本发明通过构建并训练初始全尺度卷积神经网络模型，能够提高超声影像目标区域分割的精度。

关键词：超声影像卷积神经网络目标区域分割尺度图像处理技术电子设备历史目标损失函数增强处理构建联合

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一种地面图像中的目标区域分割方法及装置

一种地面图像中的目标区域分割方法及装置

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作者：姜帆郝志会英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱

本发明公开一种地面图像中的目标区域分割方法及装置。所述方法包括：针对测试图像数据集中的至少一张地面图像，将地面图像输入预先训练得到的深度全卷积神经网络模型中，得到概率矩阵；概率矩阵的每个元素表示地面图像中对应该元素的... 详细信息

标准号: CN111582004A

本发明公开一种地面图像中的目标区域分割方法及装置。所述方法包括：针对测试图像数据集中的至少一张地面图像，将地面图像输入预先训练得到的深度全卷积神经网络模型中，得到概率矩阵；概率矩阵的每个元素表示地面图像中对应该元素的像素点属于至少一个类型的目标区域的概率；深度全卷积神经网络模型是通过对图像样本集中多张地面样本图像的不同类型的目标区域进行训练得到的；根据概率矩阵，获得地面图像中包括的各个类型的目标区域的预选区；对预选区进行处理，获取地面图像的各个类型的目标区域的分割结果。通过深度全卷积神经网络对地面图像的每个像素进行分类，实现对不同目标区域的准确分割，实现过程简单、不易受成像质量的影响。

关键词：地面图像目标区域卷积神经网络概率矩阵测试图像数据目标区域分割分割结果图像样本样本图像元素表示像素点像素成像分割分类概率

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一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统

一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统

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作者：朱林陈现章王立志张磊黄华 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统，属于视频分割领域。本发明通过将连续的事件脉冲流转化为特定的输入表示，有效的适配传统神经网络的输入；通过循环神经网络提取信息并记忆过去特征，提高模型对连续事件脉... 详细信息

标准号: CN116416258A

本发明公开一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统，属于视频分割领域。本发明通过将连续的事件脉冲流转化为特定的输入表示，有效的适配传统神经网络的输入；通过循环神经网络提取信息并记忆过去特征，提高模型对连续事件脉冲输入的特征提取能力；通过循环特征编码器匹配目标，同时更新的隐藏状态，建模时空关系，提高模型对目标的查询匹配能力；通过特征解码器获取目标在当前与过去时刻的注意力关系矩阵，提高模型对特征匹配的鲁棒性；通过跳跃连接将中间特征输入分割头，提高目标区域分割模型对粗粒度和细粒度信息的特征融合能力，进而提高预测目标区域的准确性。本发明适配低光、高速场景，且能够分割任意时刻的目标区域。

关键词：目标区域分割事件脉冲适配传统神经网络循环神经网络解码器细粒度信息查询匹配高速场景关系矩阵获取目标连续事件脉冲输入目标区域匹配目标时空关系视频分割输入表示特征匹配特征融合特征输入特征提取提取信息循环特征隐藏状态预测目标编码器粗粒度鲁棒性分割低光建模流转注意力跳跃时空更新

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一种遥感二值图像目标区域分割的方法

一种遥感二值图像目标区域分割的方法

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作者：莫海棠 523000 广东省东莞市桥头镇碧莲新村一栋21号

本发明公开了一种遥感二值图像目标区域分割的方法，采用映射表、辅助表“双表”实时记录和修正等价标号，完成图像的最终连通域标记，很好地解决了标记冲突的问题。比传统算法在处理效率上有显著提高，具有较好的应用价值。

标准号: CN104376570A

关键词：目标区域分割传统算法二值图像实时记录应用价值辅助表连通域映射表双表等价遥感图像修正冲突

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一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置

一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置

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作者：尤亚楠张*康刘芳刘军杨阳 100876 北京市海淀区西土城路10号

本发明实施例提供了一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置，方法包括：获取待处理的遥感图像，并对遥感图像进行图像切分，得到多个子图像；将各子图像输入预先训练得到的特征提取网络中，得到各子图像对应的各特征图；将各特... 详细信息

标准号: CN109583369A

本发明实施例提供了一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置，方法包括：获取待处理的遥感图像，并对遥感图像进行图像切分，得到多个子图像；将各子图像输入预先训练得到的特征提取网络中，得到各子图像对应的各特征图；将各特征图分别输入预先训练得到的目标位置提取网络和目标区域分割网络中，得到各特征图对应的候选框和目标区域分割结果，并根据目标区域分割结果，将各特征图中属于非目标区域的部分置为0；将各特征图输入预先训练得到的目标分类网络中，得到标注有各目标位置的目标特征图，并将各目标特征图进行融合和格式恢复，得到遥感图像对应的识别结果图像。本实施例能够准确的对遥感图像进行目标识别。

关键词：特征图目标区域分割遥感图像网络目标识别目标特征目标位置子图像图像非目标区域格式恢复结果图像目标分类特征提取候选框标注融合

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一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置

一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置

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作者：尤亚楠张*康刘芳刘军杨阳 100876 北京市海淀区西土城路10号

标准号: CN109583369B

关键词：特征图目标区域分割遥感图像网络目标识别目标特征目标位置子图像图像非目标区域格式恢复结果图像目标分类特征提取候选框标注融合

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一种彩色林火遥感图像的目标区域分割方法

一种彩色林火遥感图像的目标区域分割方法

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作者：张宪红李美珊盛丽华穆卓嘉 150050 黑龙江省哈尔滨市道外区红旗大街999号

本发明提出一种彩色林火遥感图像的目标区域分割方法，步骤1、输入彩色林火遥感图像；步骤2、将输入的彩色林火遥感图像的颜色模式从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间；步骤3、通过颜色聚类模型生成颜色聚类后的图像，从而分割出林火遥... 详细信息

标准号: CN108550155B

本发明提出一种彩色林火遥感图像的目标区域分割方法，步骤1、输入彩色林火遥感图像；步骤2、将输入的彩色林火遥感图像的颜色模式从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间；步骤3、通过颜色聚类模型生成颜色聚类后的图像，从而分割出林火遥感图像中的林火火场区域，并将分割后的图像转换为灰度图像；步骤4、利用形态学处理转换后的灰度图像，从而获得准确的林火火场区域；步骤5、输出分割后林火区域图像。本发明提出的基于颜色聚类模型的林火遥感图像的分割方法可以准确地分割出彩色林火遥感图像中的火场区域，因此，利用颜色聚类思想进行分割林火遥感图像是非常可行并十分有效的。

关键词：遥感图像颜色聚类分割灰度图像林火火场目标区域分割形态学处理火场区域模型生成区域图像输入彩色图像转换颜色模式转换图像输出

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一种彩色林火遥感图像的目标区域分割方法

一种彩色林火遥感图像的目标区域分割方法

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作者：张宪红李美珊盛丽华穆卓嘉 150050 黑龙江省哈尔滨市道外区红旗大街999号

标准号: CN108550155A

关键词：遥感图像颜色聚类分割灰度图像林火火场目标区域分割形态学处理火场区域模型生成区域图像输入彩色图像转换颜色模式转换图像输出

来源：评论

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