基于图像处理参数反馈自适应方法设计与应用

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.

关键词：图像处理、反馈、参数自适应、鲁棒性

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省技术创新引导专项计划项目;西安市科技计划;西安文理学院科研团队:智能感知与控制项目

在线出版日期：2021-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：164-168