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共 2 个结果

一种基于人眼视觉特性的图像质量评价方法

简介：为了有效地评价图像质量,该文提出一种应用人眼视觉特性的全参考图像质量评价方法。该方法主要考察了人眼的两个视觉特性,即韦伯定律和视觉注意机制,并利用这两个特性计算对应的差异激励图和视觉显著性图,将其作为能够反映图像失真的特征图,同时考虑了观察因素的影响,最后得到了失真图像的质量评价指标。实验结果表明,该方法在LIVE、CSIQ和LIVEMD三个图像库上有很好的表现。三个图像库的加权平均结果显示,本文方法的表现优于所有对比方法,包括近期提出的GMSD和VSI方法,说明本文方法的评价结果与主观感知不仅具有更好的一致性,而且具有很好的通用性和鲁棒性。
标签：图像质量评价人眼视觉特性韦伯定律差异激励视觉显著性

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基于支持向量机和改进水平集的肺CT图像分割

简介：在肺的断层图像中，由于肿瘤和组织之间复杂的关系，肿瘤的边缘往往是模糊的，尤其是在病理区，肿瘤附着于胸和肺的病例。这使得肿瘤分割更加困难。为了准确地对肺CT图像进行分割，提出了一种基于支持向量机的方法和改进的水平集模型。首先，将图像分为若干块单元，然后提取每个块的纹理、灰度和形状特征，然后对其进行训练以检测可疑病灶区域；最后，将可疑边缘提取为优化病变区域后的初始轮廓，并用形态学梯度修正的水平集模型。实验结果表明，该方法能有效快速地分割出具有较高精度的复杂肺部CT图像。
标签： CT图像分割水平集模型支持向量机肺部断层图像形状特征

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