2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、圖像分割是將圖像劃分成一系列相似特征區(qū)域,并能提取出關(guān)鍵特征區(qū)域進(jìn)而對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別與理解。在圖像分割之前先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,分別從圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)兩方面著手,以改善圖像質(zhì)量和效果,然后從兩個(gè)大的方面來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分割:閾值化技術(shù)與基于偏微分方程的方法.對(duì)圖像目標(biāo)和背景性質(zhì)差異較顯著,圖像能量較集中的情況下采用閾值化技術(shù),并分別從單閾值法、雙閾值法、多閾值法進(jìn)行分析:單閾值法,采用了基于最小誤差的閾值分割、OTSU分割法等進(jìn)行了分析;雙閾

2、值法,例如改進(jìn)的OTSU分隔法、基于二維灰度的分割法等;多閾值分割法,例如基于多閾值的OTSU分割法、分水嶺算法等。而后使用智能算法來(lái)對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解,提高了計(jì)算效率。
   在智能算法研究的過(guò)程中,首先列舉了傳統(tǒng)的遺傳算法的特點(diǎn),并根據(jù)算法流程分析了遺傳算法的優(yōu)越性,但卻也存在明顯不足。對(duì)于收斂于局部最優(yōu)的情況時(shí),文章采用了與模擬退火相結(jié)合的算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),即設(shè)置一個(gè)退火溫度,從而改進(jìn)其陷入局部最優(yōu)的情況;另一方面,當(dāng)演化進(jìn)行

3、到后期,對(duì)于交叉概率與變異概率應(yīng)逐漸進(jìn)行控制以達(dá)到正常收斂,文章采用了模糊邏輯控制器,根據(jù)當(dāng)前的收斂情況適當(dāng)控制交叉和變異過(guò)程中的概率系數(shù),使得算法的效率得以提高。
   針對(duì)目標(biāo)與背景較復(fù)雜的圖像文章采用了基于偏微分方程的活動(dòng)輪廓線法進(jìn)行分割,進(jìn)而分析了一些主動(dòng)輪廓線模型:snake模型、Mulnford-Shall模型,以及改進(jìn)后的C-V模型。對(duì)于C-V模型,文章使用水平集方法,將曲線對(duì)應(yīng)為一個(gè)更高維的曲面的演化函數(shù),用偏微

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