导读:本文包含了分割处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:形态学,图像处理,图像,算法,阈值,梯度,泥石流。
分割处理论文文献综述
王宁[1]（2019）在《水电费分割的会计处理有讲究》一文中研究指出租赁办公楼(厂房)分摊水电费是很普遍的现象,如何进行水电的分割有一定的讲究,操作不好会加重双方的税负。下面以一个案例进行说明。[案例]乙公司与甲公司均为增值税一般纳税人。乙公司作为单一承租方,向甲公司租赁房屋作为办公用房。甲公司采用公用水电表方式,与乙公司分摊其租赁合约期内发生的水电费用。甲公司采取分摊方式收取水电费,乙公司以甲公司开具(本文来源于《税收征纳》期刊2019年11期）
麻若珊[2]（2019）在《数字图像处理在白细胞分割中的应用研究》一文中研究指出近几十年计算机行业的蓬勃发展也带动了数字图像处理技术的发展和进步,让其在各行各业都得到相应的应用。尤其是在生物医学领域中,在医用显微技术的处理分析和医学诊断方面扮演了重要的角色。本文从数字图像处理技术的概念着手,就其对白细胞分割的应用情况进行了描述。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年19期）
安霆[3]（2019）在《基于遗传算法的图像分割处理技术研究》一文中研究指出旨在使用遗传算法对带有底部噪声的图像进行处理,并通过对遗传算法的改进实现处理效果的提升。结合图像分割阐述了遗传算法的工作机制,分析了适应度计算、选择、交叉和变异等主要模块的设计方法,阐明了代沟与优秀个体的关系、不同代间的个体替换关系、交叉点的选取方法与变异位置的选择、种群数量的保持等关键性问题,并给出了参数设置的具体值。使用该算法对带底部噪声的图片进行了处理,结果表明传统遗传算法可以将目标图像从存在噪声的背景中分离出来,但处理时间为7.416 s。为提高处理效率,利用进化代数和个体的适应度值自适应地调整种群的交叉概率和变异概率对传统算法进行了改进。使用改进的遗传算法对同一噪声图像进行了分割处理,结果表明改进后的遗传算法图像分割效果更佳,处理时间仅为0.751 s,效率提高了近10倍。(本文来源于《电子技术应用》期刊2019年10期）
林天武,邹春莉,吴佩琪[4]（2019）在《CT图像处理中肝脏分割技术研究进展》一文中研究指出医学图像处理(image processing)技术在医学疾病诊疗领域具有越来越重要的作用,可以很好的解决癌症早筛中病症不明显诊断困难的难题,通过图像处理技术可以对疾病进行精确的确诊。其中器官分割是图像处理技术的基础技术,其分割结果直接影像更深入的图像处理。本文介绍CT图像处理中肝脏分割技术的研究进展,包括基于无监督、弱监督学习的分割算法和基于监督学习的分割算法两大方面,并介绍了近年迅速发展的人工智能技术在医疗领域中的应用,尤其是人工智能在CT图像分割领域中的应用进展,同时展望了人工智能在医学影像学中的应用前景。(本文来源于《中国继续医学教育》期刊2019年21期）
夏梦琴,周建,王静,史道玲,曹齐松[5]（2019）在《基于分水岭分割的图像处理算法研究》一文中研究指出本文通过使用开闭运算和腐蚀膨胀运算等相关形态学算法,结合距离算法、标记算法和梯度图算法,提取梯度幅值图像的局部极小点,得到改进的梯度幅值图像,在此梯度图上使用分水岭分割,有效解决了传统分水岭分割存在的"过分割"问题,具有较高的分割精度。(本文来源于《科技视界》期刊2019年17期）
范琳琳,程韵,田晓冰[6]（2019）在《基于匹配滤波和形态学处理的视网膜血管分割》一文中研究指出利用计算机辅助眼底视网膜血管分割结果可作为临床诊断与治疗心血管疾病的重要参考,本文提出了一种基于匹配滤波和形态学处理的方法。首先,构造多方向多尺度的高斯匹配滤波器和计算向量场散度,分别用于提取主血管和细小血管并将两组结果图像迭加;然后,通过判别连通域数量以及形态学处理的方法优化分割图像的连续性。实验使用国际公共数据库DRIVE中的20张眼底图片进行性能分析得到平均精确度Acc达0.9531,平均灵敏度Se达0.7035,平均特异性Sp达0.9763。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年17期）
黄岳锐,黄楷佳[7]（2019）在《基于图像处理的车牌识别与字符分割及MATLAB实现》一文中研究指出实现车牌识别与字符分割,需要进行图像预处理、车牌区域分割、车牌字符分割和数据库字符匹配等操作。基于MATLAB软件,在图像预处理方面,调整图像大小后获取其B分量图;在车牌区域分割方面,利用Ostu法获取阀值后转化为二值图,然后形态学处理去除小面积的区域,再利用Regionprops函数获取二值图上值为1的区域左上坐标,可得到车牌区域;在车牌字符分割方面,将车牌区域图像转化为二值图,闭运算连接字符间的间隙,再利用Regionprops函数实现字符分割。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年10期）
李世文[8]（2019）在《局部自适应分割算法在PCB图像处理中的应用》一文中研究指出在PCB的缺陷检测中,基于机器视觉的检测方法应用很广。而该方法主要面对的问题是效率不高。为了解决这个问题,提高检测效率,在具体的算法实现中抛弃了传统的全局阈值分割方法,采用局部阈值分割方法。同时通过选择适合PCB缺陷检测的数学形态运算的结构元素来对PCB图像进行形态滤波,滤波之后再采用Sobel算子来获取PCB的边缘信息。最后对相关算法进行了仿真分析,从仿真结果来看,基本上达到了预期的效果,具有一定的应用前景。(本文来源于《顺德职业技术学院学报》期刊2019年02期）
秦胜伍,姚添淇[9]（2019）在《基于图像处理技术的泥石流照片中块石分割算法分析比较》一文中研究指出近几年泥石流灾害多发,而泥石流粒度分析量测任务繁重。为此,结合计算机图像处理技术,将野外实地块石照片进行计算机处理。在处理前期,将照片中块石有效地分割出来是一个最重要问题。该项技术研究在当今地质领域中是一个新兴热门领域,国内外的研究甚少,这项技术的研究现在处于萌芽阶段。有鉴于此,分析比较当今分割效果较好的3种算法并结合其他小算法,得出归一化分割算法结合分水岭算法,高低帽变换算法,beareaopen变换算法,能够较好地分割出块石,效果比较理想。(本文来源于《路基工程》期刊2019年01期）
陈天乐,蒲军,朱小杰,崔文娟,冯伟华[10]（2019）在《一种基于层次分割和聚合的大数据流水线任务处理方法》一文中研究指出近年来,互联网各类型的数据不断增长,数据的应用场景也越来越广泛。如何将各种类型数据自动整合后接入不同的场景平台成为了各界关心的问题。业界通常采用流水线工具进行任务调度,然而大多数流水线工具都无法将任务分割为多个子任务并行执行。因此本文提出一种基于层次分割和聚合的大数据流水线任务处理方法:首先在分割模块中将流水线中的任务分割为多个子任务,然后在合并程序中等待各子任务全部完成,合并结果,最终获得整个任务的完成事件。实现了利用流处理框架处理有限数据集,扩展了流处理系统的使用场景,提升了流水线工具的代码重用性。实验表明,本文方法极大减少了数据库I/O次数,使得本文方法处理DBLP [1]数据的速率是Apache NiFi [2]传统处理方法的7倍多。(本文来源于《科研信息化技术与应用》期刊2019年01期）
分割处理论文开题报告
（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：
近几十年计算机行业的蓬勃发展也带动了数字图像处理技术的发展和进步,让其在各行各业都得到相应的应用。尤其是在生物医学领域中,在医用显微技术的处理分析和医学诊断方面扮演了重要的角色。本文从数字图像处理技术的概念着手,就其对白细胞分割的应用情况进行了描述。
（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。
分割处理论文参考文献
[1].王宁.水电费分割的会计处理有讲究[J].税收征纳.2019
[2].麻若珊.数字图像处理在白细胞分割中的应用研究[J].现代信息科技.2019
[3].安霆.基于遗传算法的图像分割处理技术研究[J].电子技术应用.2019
[4].林天武,邹春莉,吴佩琪.CT图像处理中肝脏分割技术研究进展[J].中国继续医学教育.2019
[5].夏梦琴,周建,王静,史道玲,曹齐松.基于分水岭分割的图像处理算法研究[J].科技视界.2019
[6].范琳琳,程韵,田晓冰.基于匹配滤波和形态学处理的视网膜血管分割[J].电脑知识与技术.2019
[7].黄岳锐,黄楷佳.基于图像处理的车牌识别与字符分割及MATLAB实现[J].内蒙古科技与经济.2019
[8].李世文.局部自适应分割算法在PCB图像处理中的应用[J].顺德职业技术学院学报.2019
[9].秦胜伍,姚添淇.基于图像处理技术的泥石流照片中块石分割算法分析比较[J].路基工程.2019
[10].陈天乐,蒲军,朱小杰,崔文娟,冯伟华.一种基于层次分割和聚合的大数据流水线任务处理方法[J].科研信息化技术与应用.2019
论文知识图
