Computer Science Engineering, Jaypee Institute of Information Technology, Noida, India;
Computer Science Engineering, Jaypee Institute of Information Technology, Noida, India;
Computer Science Engineering State University of New York at Buffalo, New York, USA;
Decision support systems; Image segmentation; Graphics processing units; Entropy; Central Processing Unit; Robustness; Energy efficiency;
机译:一种高效的基于多级阈值的卫星图像分割方法,使用新的自适应覆滤网搜索算法
机译:一种有限的自适应阈值分割方法,用于处理声门的高速图像序列
机译:荧光共聚焦显微镜图像对血管片的鲁棒自适应3-D分割和并行GPU实现
机译:GPU上图像分割的自适应阈值的新方法
机译:具有形状信息的自适应局部阈值及其在油砂图像分割中的应用
机译:船只层板的鲁棒自适应3-d分割从荧光共聚焦显微镜图像和并行GpU执行
机译:基于增量窗口增长方法的自适应阈值和动态窗口对不均匀照明图像的图像分割