【摘 要】
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云计算环境下,对海量激光扫描CT图像目标特征点的快速定位,提高故障或病理诊断效率。传统的CT图像特征点定位方法采用纹理超像素边缘分割方法,当图像中激光扫描图像中出现大量的噪点和亮点分布不均衡时,图像的特征点定位准确度不高。提出一种基于活动轮廓线套索融合检索的云计算环境下海量激光扫描CT图像的快速定位算法。采用Laplace锐化算法实现激光扫描CT图像的边缘增强和锐化处理,构建图像的活动轮廓模型,对
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云计算环境下,对海量激光扫描CT图像目标特征点的快速定位,提高故障或病理诊断效率。传统的CT图像特征点定位方法采用纹理超像素边缘分割方法,当图像中激光扫描图像中出现大量的噪点和亮点分布不均衡时,图像的特征点定位准确度不高。提出一种基于活动轮廓线套索融合检索的云计算环境下海量激光扫描CT图像的快速定位算法。采用Laplace锐化算法实现激光扫描CT图像的边缘增强和锐化处理,构建图像的活动轮廓模型,对图像进行小波降噪滤波,对海量CT图像进行活动轮廓线套索融合检索的批处理,实现图像特征点快速搜索和定位。仿
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