导读:本文包含了分割方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:图像,神经网络,分水岭,光谱,算法,局部,自适应。
分割方法论文文献综述写法
陈友升,刘桂雄[1]（2019）在《基于Mask R-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法》一文中研究指出色斑参数特征是衡量皮肤健康程度的一项重要指标,通过分析国内外研究皮肤色斑图像方法,提出基于Mask R-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法。针对人脸图像中色斑区域小导致的训练样本类别不平衡问题,提出全脸干扰项数据标注方案,有效提高色斑检测分割效果;通过分析不同深度的骨干网络对色斑识别效果、时间性能影响,指出Res Net-34骨干网络在色斑识别效果、时间性能达到较佳平衡;基于上述技术构建Mask R-CNN人脸皮肤色斑分割模型并进行实验,结果表明:基于Mask R-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法能够实现不同位置、尺度色斑的检测,■值达81.5%。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年12期）
卢秀山,邢恺强,刘如飞,王鹏[2]（2019）在《一种叁维激光点云中建筑物立面渐进分割方法》一文中研究指出针对建筑物立面分割的问题,该文提出了一种叁维激光点云中建筑物立面渐进分割方法。建立叁维格网索引,通过分析建筑物立面在叁维格网内的空间分布特征和二维平面格网内投影的线性分布特征,确定立面种子格网和投影线的拟合点,拟合投影线并基于种子格网约束生长完成每层格网中立面粗分割;使用RANSAC算法对粗分割后的立面点云进行面拟合,实现精细分割,并将各层格网中的立面进行合并,实现建筑物立面的完整分割。实验结果表明,该方法能有效地实现建筑物立面的精细化分割,有助于后续的建筑物精细叁维模型重建。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
焦姣,吴玲达,王朴军[3]（2019）在《结合空间-光谱调制及图像分割的多光谱图像融合方法》一文中研究指出为了进一步提高多光谱(MS)图像与全色(PAN)图像之间的融合质量,平衡空间细节的注入与光谱信息的保持,提出了一种基于局部自适应空间-光谱调制与图像协同分割的融合方法.该方法利用k-means算法、根据MS图像的光谱特性进行图像分割,得到不同的连通体组,进而基于局部连通体组构建了局部自适应光谱调制(LASpeM)系数和局部自适应空间调制(LASpaM)系数,分别对融合图像中的光谱与空间信息进行调制;其中,LASpeM系数的构建基于MS和PAN图像中的细节提取以及MS波段之间的光谱关系, LASpaM系数的构建则基于MS和低分辨率PAN图像之间光谱特性的局部差异及相关性.另外,引入融合与分割的协同思想,利用图像分割来优化融合结果,并根据融合结果的反馈信息对分割算法的参数进行调整.在Matlab环境下,采用2个卫星GeoEye-1和QuickBird数据集进行融合实验,结果表明,文中方法在主观视觉与客观评价指标方面总体上优于7种经典及流行的融合方法,能够平衡融合图像的空间信息注入和光谱信息保持,有效地减少光谱扭曲.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
傅迎华,王雅静,付东翔,杨振宇[4]（2019）在《多算法融合的视盘分割方法》一文中研究指出视盘准确地定位与分割是视网膜相关研究的基础,为了提高算法的自适应性,避免受不同病变的影响,本文提出了融合多种传统分割算法的视盘分割方法.首先对视网膜图像进行主成分分析得到灰度图片,再利用形态学方法去除血管.接着采用改进的霍夫圆变换的方法定位视盘,并将得到的视盘中心作为标记进行分水岭变换分割视盘得到初始曲线.最后利用CV模型将曲线演化到正确的视盘边界.本文在两个公开的眼底图像数据集(MESSIDOR,DRIONS-DB)上进行了算法验证,实验结果表明该算法对视盘的定位具有较高的准确度(ACC):98%和100%,视盘分割的重迭率(OP)为92. 0%和94. 4%.与其他算法进行对比,该方法可以有效地避免病灶的干扰,具有很好的定位和分割效果.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
杨丽艳,赵玉娥,黄亮[5]（2019）在《结合SLIC和模糊聚类的遥感图像分割方法》一文中研究指出超像素分割是目前用于遥感影像分割的研究热点,但它易产生过度分割的问题。为解决过度分割问题,提出一种简单线性迭代聚类(SLIC)结合快速FCM聚类算法(Fast fuzzy C-means,FFCM)的遥感图像分割方法。该方法首先用SLIC算法对初始影像进行预分割;然后使用FFCM对获取的超像素进行合并。本文将分形网络演化方法(FNEA)作为对比实验方法。实验结果表明,本文提出方法的分割结果与实际地物的相似度更高,抗噪性更好。提出分割方法的精度较FNEA算法相比均有所提高。研究成果可为遥感影像分割提供有效借鉴。(本文来源于《软件》期刊2019年12期）
代璐,汪俊亮,陈治宇,鲍劲松,张洁[6]（2019）在《基于卷积神经网络的非等效点云分割方法》一文中研究指出针对点云分割中的非等效性,提出基于CNN(convolutional neural network)的点云分割神经网络NEPN(non-equivalent point network),在设计网络随机抽样层与MaxPooling层解决点云数量与顺序多变的基础上,引入经惩罚函数作用后的距离矩阵对各点分类误差进行加权,优化模型训练损失计算方法,强化分割面邻近点的误差反馈,实现点云区域分割。试验结果表明,该方法分割精度优于PointNet方法,可有效解决非等效点云分割问题。(本文来源于《东华大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
杨玉娥,马志雯,刘娟[7]（2019）在《基于形态学的医学图像分割方法研究》一文中研究指出医学细胞图像分割增强算法是医学细胞图像分析中的重要内容,首先对图像进行增强、平滑及降噪预处理,最终应用分割算法对细胞图像进行分割。本文中提出应用空间域法对医学细胞图像进行信息增强,通过高斯平滑滤波与降噪处理,得到增强细胞特征的图像。在图像分割步骤中,本文运用基于形态学与梯度计算的分水岭算法对医学细胞图像目标进行分割,得到医学细胞目标边缘。通过实验并与Canny算子进行比较,验证了本文算法的有效性。(本文来源于《中阿科技论坛(中英阿文)》期刊2019年04期）
李雪,姜涛,陈厚合,李国庆[8]（2019）在《基于图分割的电力系统同调机群辨识新方法》一文中研究指出提出一种基于图分割的电力系统同调机群辨识新方法。借助电力系统广域量测信息,计算系统各发电机间的相关系数;以相关系数表征系统中任意2台发电机间的同调耦合度,构建可描述发电机间同调耦合度的同调信息无向图及其归一化拉普拉斯矩阵;基于所得归一化拉普拉斯矩阵,引入谱图聚类对该同调信息无向图进行图分割;对图分割所得各子图,通过逆映射,获取系统中各同调机群组成;最后,将所提方法应用于典型2区域互联交直流系统和南方电网中进行分析、验证,结果验证所提方法的正确性和有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年23期）
白雪冰,林鑫,武云鹏,冯文凤,宋恩来[9]（2019）在《基于改进GAC模型的柑橘缺陷图像分割方法研究》一文中研究指出柑橘表面缺陷的图像分割与识别是水果在收购与销售过程中的重要环节,对于提升水果的品质和经济效益有着重要意义。经典GAC模型算法虽然能够很好的分割平面缺陷,但无法准确的分割图像凹陷区域。以柑橘的虫伤、腐烂、炭疽、蓟马、溃疡5种常见缺陷图像作为研究对象,其中腐烂、炭疽为凹陷缺陷,对传统GAC模型算法进行理论研究并针对其不足提出改进方案。通过对比试验分析各参数对于试验结果的影响,并应用改进后的GAC模型算法对柑橘缺陷样本进行图像分割,分析改进后的GAC模型对柑橘表面5种缺陷的识别能力,验证改进GAC模型的可行性。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2019年06期）
呙涛,熊庭刚,黄亮[10]（2019）在《基于分割帧的国产GPU并行渲染方法》一文中研究指出为提升国产GPU的图形渲染能力,论文提出了一种基于分割帧的国产GPU并行渲染方法,采用两块国产显卡(GP101)进行性能评估,两块显卡分别为主显卡和辅助显卡,CPU负责任务分配、后期合成等工作,辅助显卡只处理CPU分配的渲染任务,将渲染后的结果通过PCI-E总线传送给主显卡,主显卡则处理CPU分配的渲染任务和显示合并后的画面。结果表明,两块GPU的并行渲染效率相比单GPU方案提高了90%。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年11期）
分割方法论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对建筑物立面分割的问题,该文提出了一种叁维激光点云中建筑物立面渐进分割方法。建立叁维格网索引,通过分析建筑物立面在叁维格网内的空间分布特征和二维平面格网内投影的线性分布特征,确定立面种子格网和投影线的拟合点,拟合投影线并基于种子格网约束生长完成每层格网中立面粗分割;使用RANSAC算法对粗分割后的立面点云进行面拟合,实现精细分割,并将各层格网中的立面进行合并,实现建筑物立面的完整分割。实验结果表明,该方法能有效地实现建筑物立面的精细化分割,有助于后续的建筑物精细叁维模型重建。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分割方法论文参考文献
[1].陈友升,刘桂雄.基于MaskR-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法[J].激光杂志.2019
[2].卢秀山,邢恺强,刘如飞,王鹏.一种叁维激光点云中建筑物立面渐进分割方法[J].测绘科学.2019
[3].焦姣,吴玲达,王朴军.结合空间-光谱调制及图像分割的多光谱图像融合方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[4].傅迎华,王雅静,付东翔,杨振宇.多算法融合的视盘分割方法[J].小型微型计算机系统.2019
[5].杨丽艳,赵玉娥,黄亮.结合SLIC和模糊聚类的遥感图像分割方法[J].软件.2019
[6].代璐,汪俊亮,陈治宇,鲍劲松,张洁.基于卷积神经网络的非等效点云分割方法[J].东华大学学报(自然科学版).2019
[7].杨玉娥,马志雯,刘娟.基于形态学的医学图像分割方法研究[J].中阿科技论坛(中英阿文).2019
[8].李雪,姜涛,陈厚合,李国庆.基于图分割的电力系统同调机群辨识新方法[J].中国电机工程学报.2019
[9].白雪冰,林鑫,武云鹏,冯文凤,宋恩来.基于改进GAC模型的柑橘缺陷图像分割方法研究[J].西北林学院学报.2019
[10].呙涛,熊庭刚,黄亮.基于分割帧的国产GPU并行渲染方法[J].计算机与数字工程.2019