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分割图像和使用方法的代数拓扑的三角网格模型

于 2022-04-15 发布 文件大小:6.87 MB
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我的任务是要熟悉图像和网格分割算法,使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构,而莫尔斯理论建构的空间顺序,注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接,通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上,流域程序认为图像或网格被水淹了水,与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升,从相邻盆地水域满足沿分水岭线,成型段边界。这通常会导致 oversegmentation,所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程,由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷,法国 ;其中建立流域的方法,在附近区域图,并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点,即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图,而彩色图像映射到颜色空间,在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法,在 c + + 语言。在灰度案例中,我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像,我是能够有效地再现的原创文章,结果,但该算法很难调,和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型,为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法,以及前瞻性的执行有关的潜在问题。

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  • 数字应用源代码
    对于初学者来说很有用,十分简单易懂,每个步骤流程交代的很清楚!介绍了理想的高通滤波器,高斯高通滤波器,二阶巴特沃斯高通滤波器,二阶巴特沃斯高通加强滤波器,然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波,得到原始图像,低通滤波模糊后的图像,理想高通滤波后的图像,高斯高通滤波后的图像,巴特沃斯高通滤波后的图像,巴特沃斯高通加强滤波后的图像。
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    ipmage 处理
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