【摘 要】
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针对当前图像标注方法中存在准确率与召回率低的问题,提出基于多示例学习的破损图像子区域自适应划分标注方法。利用模糊增强算法计算图像模糊隶属度,对得到的图像隶属度进行非线性变换增强图像对比度,通过隶属度的逆变换获取整体得到增强的破损图像。在对数域上分离整体增强后图像中大特征和小细节,并采用二次函数分解图像中的大特征,得到增强细节后的破损图像。将增强后图像代入图像分割中,利用相邻像素之间差分计算得到图像
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针对当前图像标注方法中存在准确率与召回率低的问题,提出基于多示例学习的破损图像子区域自适应划分标注方法。利用模糊增强算法计算图像模糊隶属度,对得到的图像隶属度进行非线性变换增强图像对比度,通过隶属度的逆变换获取整体得到增强的破损图像。在对数域上分离整体增强后图像中大特征和小细节,并采用二次函数分解图像中的大特征,得到增强细节后的破损图像。将增强后图像代入图像分割中,利用相邻像素之间差分计算得到图像中具有梯度突变的点,利用形态学处理突变点,并确定初始分割阈值。将互信息量当作目标函数,通过计算分割图像和
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