CN110853047A 智能图像分割及分类方法、装置及计算机可读存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）_第1页
CN110853047A 智能图像分割及分类方法、装置及计算机可读存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）_第2页
CN110853047A 智能图像分割及分类方法、装置及计算机可读存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）_第3页
CN110853047A 智能图像分割及分类方法、装置及计算机可读存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）_第4页
CN110853047A 智能图像分割及分类方法、装置及计算机可读存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）_第5页
已阅读5页，还剩28页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

道福安社区益田路5033号平安金融中和图像分类数，对所述原始图像进行傅里叶变先构建的目标函数优化所述无向图集得到分割一种智能图像分割及分类装置以及一种计算机2计算所述降噪图像的灰度概率，根据所述灰度概率将所根据所述二维离散傅里叶变换函数求解所述原始图将所述傅里叶逆变换函数的函数值替换所述原始像素v)为所述原始像素点的坐标，(x,y)为所述傅里叶变换后的像素点坐标，与分别为变换核和逆变换核，j为预设调节系数，M,N为所述原始图像的图像规格。3p计算所述降噪图像的灰度概率，根据所述灰度概率将所根据所述二维离散傅里叶变换函数求解所述原始图将所述傅里叶逆变换函数的函数值替换所述原始像素4v)为所述原始像素点的坐标，(x,y)为所述傅里叶变换后的像素点坐标，与分别为变换核和逆变换核，j为预设调节系数，M,N为所述原始图像的图像规格。如权利要求1至5中任一项所述的智能图像5设特征分类为多个图像的效果，现有的图像分割及分类方法多以预先设定的规则为前提，6β为所述傅里叶变换后的原始图像的像素灰度均p存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的智能图像分割及分类程7β为所述傅里叶变换后的原始图像的像素灰度均值。8[0053]图3为本发明一实施例提供的智能图像分割及分类装置中智能图像分割及分类程9β为所述傅里叶变换后的原始图像的像素灰度均值。对应表，将所述对应表中每个出现次数除以所述降噪图像的像素点个数得到灰度概率表。据所述灰度概率表重新分配所述降噪图像的灰度p和所述图像分类数建立分类概率模型，根据所述分类概率模型完成所述分割图像集的分在一些实施例中可以是智能图像分割及分类装置1的内部存储单元，例如该智能图像分割部存储设备，例如智能图像分割及分类装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart存储器11还可以既包括智能图像分割及分类装置1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于智能图像分割及分类装置1的应用软件及各类数据，例数据。[0101]处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(CentralProcessingUnit，称为显示屏或显示单元，用于显示在智能图像分割及分类装置1中处理的信息以及用于显[0105]图2仅示出了具有组件11-14以及智能图像分割及分类程序01的智能图像分割及理器12执行存储器11中存储的智能图像分割及分类β为所述傅里叶变换后的原始图像的像素灰度均值。对应表，将所述对应表中每个出现次数除以所述降噪图像的像素点个数得到灰度概率表。据所述灰度概率表重新分配所述降噪图像的分割图像集映射成无向图集，根据预先构建的目标函数优化所述无向图集得到分割图像p器12)所执行以完成本发明，本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程[0149]所述图像数据接收及处理模块10用于：接收用户输入的原始

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论