基于图像处理参数反馈自适应方法设计与应用

孙静; 杨森林; 师超; 陈伟; 张晓丽

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基于图像处理参数反馈自适应方法设计与应用

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摘要

自动图像处理程序的参数优化是一个耗时过程;对于具有高噪音和阴影复杂图像分析任务,手动调整参数无法产生较好的效果;为了多参数同时调优,提出了基于反馈的参数自适应模型来改进标准图像分割方法;通过前馈方式实现算法,对其调整参数来比较算法的性能,根据基准数据集对算法进行评估、来比较讨论图像阴影和噪声对分割和分类精度的影响;研究结果表明,在不同阴影等级的背景下,采用反馈参数自适应的图像分割算法比采用前馈算法的图像分割、分类效果更好;当仅存在抽象基准数据时,该方法执行自动图像分析得有效,同时,使用分级的数据集评估不同图像处理的鲁棒性,有利于最终用户进行图像处理;为自动化图像处理理论研究与实践提供借鉴.

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来源
《计算机测量与控制》 |2021年第6期|164-168|共5页
作者
孙静; 杨森林; 师超; 陈伟; 张晓丽;
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作者单位

西安文理学院机械与材料工程学院西安 710065;

西安文理学院机械与材料工程学院西安 710065;

西安文理学院机械与材料工程学院西安 710065;

西安应用光学研究所西安 710065;

西安文理学院机械与材料工程学院西安 710065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像处理; 反馈; 参数自适应; 鲁棒性;

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