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  1. 图形学—种子填充算法

  2. 这是种子填充算法的程序实现，你可以画任意多边形，然后获得种子点后，进行填充。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：1032192
    • 提供者：wenlujiack

  1. 计算机图形学--种子填充（c#）

  2. 用C#实现的计算机图形学上的种子填充经典算法（VS2005），操作说明：鼠标的点击直接可以在界面上画出图形，点击选取种子点后，鼠标再点下的点就是种子点，就可以开始填充了

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-05-27
    • 文件大小：39936
    • 提供者：ad2771021

  1. 区域生长算法，种子点选取

  2. 区域生长种子点选取，种子点变换生长，种子点变换生长，种子点变换生长，种子点变换生长，种子点变换生长，种子点变换生长，种子点变换生长

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-14
    • 文件大小：2048
    • 提供者：liying050

  1. 自动种子区域生长代码

  2. 自动种子区域生长代码，用MATLAB运行，不必选择种子点 可以自动选择阈值 实现图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-05
    • 文件大小：1024
    • 提供者：xiaomierr

  1. 区域生长的算法实现

  2. 在一幅图像中，选取一个种子点，以一定的生长规则进行生长，最终使具有相似性质的像元合并在一起，实现图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：zhangbomoon

  1. 单个种子点开始的区域生长代码（像素聚类区域生长）

  2. 像素聚类区域成长法－－ 顾名思义，此方法从一个种子像素开始，通过如平均灰度，组织纹理及色彩等性质的判断，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使此区域由种子逐渐成长成一个性质相似的图像区块。-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：zhangbomoon

  1. 区域生长算法

  2. 通过在图像中选取种子点，利用该算法进行区域生长，从而得到自己的感兴趣区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-01
    • 文件大小：957
    • 提供者：zhangyuexdj

  1. 基于种子点8-邻域的区间生长算法的Matlab实现

  2. 基于种子点8-邻域的区间生长算法的Matlab实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：2048
    • 提供者：jhx4979

  1. 种子点生长matlab

  2. 关于图像处理的种子点生长代码，可以进行图像分割，特别是海岸线的提取，下载之后修改代码数据即可。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-03
    • 文件大小：55296
    • 提供者：baidu_22881429

  1. MATLAB实现的欧式聚类，多种子点区域增长

  2. % 实现欧式空间聚类算法，多种子点区域增长 % 输入: % 二维或者三维点 Pts n*m矩阵 % 聚类使用的邻域半径 bandWidth % 建立KDTREE使用的邻域点个数 numNeighbours % 最大迭代次数 maxIterTimes % 输出： % 输入点对应的类别号，维数为n*1，max(flag)代表聚类得到的类别数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：hehe549125

  1. seedSelect

  2. 自己实现的 基于元胞自动机的GrowCut算法中的 种子点的选取的matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-23
    • 文件大小：82944
    • 提供者：moumou456789

  1. 图形学种子算法填充任意图形

  2. 图形学填充作业，第一步在视图窗口画任意封闭图形，选择颜色，种子点，进行填充

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-15
    • 文件大小：39936
    • 提供者：sjfggg

  1. 区域生长算法，种子点选取

  2. 区域生长算法，种子点选取

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-11-19
    • 文件大小：1024
    • 提供者：zhxkun

  1. 基于分层模版种子点的分水岭分割孤立性肺结节的方法

  2. 基于分层模版种子点的分水岭分割孤立性肺结节的方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 抗差估计在机载激光雷达点云滤波中的应用

  2. 机载激光雷达(Lidar)点云数据滤波是Lidar 数据后处理研究的重点和难点之一，也是首要解决的问题。传统曲面约束滤波算法利用最小二乘法拟合地形曲面，易受种子点粗差影响。针对这一问题，引入抗差估计理论改善曲面拟合效果，并设计自适应阈值确定的方法区分地面点与地物点。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)测试数据进行实验，与传统的8 种经典滤波方法进行对比，实验结果表明，抗差估计能得到更为合理的拟合曲面，获取的滤波结果非常可靠，对各种地形的适应性较强，具备较高实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38645133

  1. 基于多级种子点优化的移动曲面滤波算法

  2. 针对移动曲面滤波算法的种子点粗差问题,提出了一种基于多级种子点优化的移动曲面滤波算法。首先直接剔除雷达点云数据中的异常值。然后通过格网化建立格网索引,并将点云数据分为两级格网,确定一级格网的种子点,利用一级种子点对二级备选种子点进行筛选。当种子点数量达不到要求时,以一级种子点为参考点进行种子点的表面生长。最后利用选取的种子点进行曲面拟合,计算雷达点云数据真实高程和拟合高程的高差,并采用顾及地形起伏的自适应高差阈值判断地面点和非地面点。与经典滤波算法比较,结果表明该滤波算法能有效减少三类误差。Ⅰ类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38684509

  1. 一种基于边缘系数的闭合点云边缘提取算法

  2. 提出一种通过种子边缘点提取闭合点云边缘的算法，通过搜索视角控制边缘点云搜索方向，可提取尖锐边缘与相交边缘。算法通过模拟点与点之间拉力的聚集程度来判断一个点是否具有边缘点的特征。首先构建kd-tree以便快速查找点云数据。其次定义点云的邻域半径，通过计算种子点邻域内点的边缘系数来选择新的种子边缘点，并通过搜索视角来控制点云搜索的方向，最终提取闭合的点云边缘。选择不同的种子点与搜索视角可提取不同的边缘。通过实验分析邻域半径和搜索视角对算法边缘提取效果的影响，并采用合适的半径与搜索视角，对尖锐边缘与相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38733676

  1. 采取等值面高曲率种子和水平集速度图像的三维神经目标高效分割

  2. 神经目标自动分割是神经树脊检测、识别和重建的核心技术之一。提出了一种新颖的三维荧光共焦图像神经目标的水平集分割方法。第一步，采取各向异性曲率流平滑和增强图像, 然后生成水平集速度图像。第二步，通过计算局部等值面曲率的极大值自动生成神经目标的种子点，该种子点对应于局部的脊点或者谷点。第三步，快速行进算法计算初始水平集形状图像。最后，利用初始水平集速度图像作为输入，利用基于形状的水平集算法自动分割神经目标。该方法通过采取对应于局部的脊点或者谷点种子点生成定为目标位置，加速了水平集演化算法的计算时间。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38520192

  1. 基于DCT算法的种子点相位解包算法

  2. 移相干涉术由于其高精度被广泛应用在光学元件的面形测量上，而由移相算法得到的相位数据被包裹在［－π,π］之间。基于区域生长理论的相位解包算法(种子点法)可以高精度地实现连贯区域的相位解包，基于离散余弦变换的最小二乘解包(DCT)算法可以实现矩形区域的相位解包，而实际测量中，经常会碰到被测件的有效区域为非矩形的分离区域。因此，在分析前两种算法优缺点的基础上，提出了基于DCT算法的种子点相位解包算法。首先运用DCT算法对整个包裹相位进行解包，然后运用种子点法分别解包各分离区域，再通过DCT算法求得的种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38713586

  1. 平面舱壁类型的船舱点云分割方法

  2. 针对船舱复杂构件点云提取存在人工成本高、效率低的问题, 提出了一种适用于平面舱壁类型船舱点云的分割方法。通过种子点集构建、点云法线估计及直线拟合的方式建立以船舱纵向为X轴、横向为Y轴、竖向为Z轴的独立坐标系, 以简化分割算法的复杂度; 根据船舱内部复杂构件的分布特性, 制定最佳分割次序, 基于随机采样一致性算法拟合平面的思想有序地分割船舱构件点云。选用两组不同结构的船舱点云数据进行算法验证, 实验结果表明：该方法能够从不同结构的船舱散乱点云中快速、准确地自动分割出主要构件点云, 可靠性强, 具有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38513665
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