圖像分割 文章 進入圖像分割技術(shù)社區(qū)
機器視覺如何辨別「黑白」
- 傳統(tǒng)的機器視覺通常包括兩個步驟 —— 預處理和物體檢測。而溝通二者的橋梁則是圖像分割（Image Segmentation）。圖像分割通過簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更易于分析。舉個例子，食品加工廠新進了一批肉雞，想通過視覺檢測其美味程度。機器在預處理優(yōu)化完圖像之后，要先把圖像中的雞肉和背景分開，并對感興趣的區(qū)域單獨進行分析，才能做出快速準確的判斷。食品加工廠的視覺處理然而，圖像分割對愚蠢的AI來說并不容易。聰明的人類一眼就能看出下圖中哪些東西能吃、哪些不能吃。但計算機要把這些東西分開卻得花費一番功
- 關(guān)鍵字： 機器視覺 圖像分割 全局閾值 局部閾值 二值化
基于形態(tài)學的自適應閾值分割算法
- 摘要：針對在巖石變形實驗的熔融圖像處理中，圖像的曝光不均、單個像素點灰度值異常和裂痕帶來的分割噪聲問題，本文提出了一種基于數(shù)學形態(tài)學中的腐蝕、膨脹方法的自適應閾值分割算法，通過和全局閾值法和局部閾值法
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 圖像分割 二值化 數(shù)學形態(tài)學
多分辨率下的彩色圖像分割方法
- 1 引 言 圖像分割是圖像處理的主要問題，屬于計算機視覺領(lǐng)域低層次視覺中的問題。目前，對于灰度圖像的分割，已經(jīng)有相當多的成果和結(jié)論，而對彩色圖像的分割，由于比較復雜、運算量大，研究還比較少。彩色圖像通常情況下比灰度圖像包含更多的信息，更接近人的視覺感受，因此，對彩色圖像分割的研究很有必要。目前提出的彩色圖像分割方法主要有：基于邊緣檢測的方法、基于區(qū)域的方法、神經(jīng)網(wǎng)絡法以及其他技術(shù)方法。 由于彩色圖像本身的數(shù)據(jù)量比較大，導致區(qū)域調(diào)整的過程通常需要很大的計算量。因此為了提高分割速度，提出在彩色圖像
- 關(guān)鍵字： 圖像分割
基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)
- 一. 設計概述 1. 設計意圖 迅速發(fā)展的醫(yī)學影像技術(shù)不斷的推動現(xiàn)代醫(yī)學進步，CT、MRI、PET廣泛地應用與臨床診斷分析，其作用已經(jīng)從人體組織器官解剖結(jié)構(gòu)的非侵入檢查和可視化，發(fā)展成一種用于手術(shù)計劃和仿真、手術(shù)導航、放療計劃和跟蹤病灶變化的基本工具，從醫(yī)學圖象中分割出解剖結(jié)構(gòu)并構(gòu)造出形狀地集合表達。 MR脊柱圖像分割的研究對于醫(yī)學圖象的計算機輔助識別及神經(jīng)病理學的臨床研究有著至關(guān)重要的作用。如果不能將脊椎準確而清晰從圖像中分割和識別出來的話，那么計算機技術(shù)對于醫(yī)學臨床研究的價值是非常有
- 關(guān)鍵字： 醫(yī)學影像 圖像分割 磁共振成像 MRI Nios II Altera
基于閾值法的圖像分割技術(shù)
- 在對圖像的研究和應用中，人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣，這些部分稱為目標或前景(其他部分稱為背景)，他們一般對應圖像中特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨識和分析目標，需要將他們分離提取出來，在此基礎上才有可能對目標進一步利用。圖像分割就是指把圖像分成格局特性的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術(shù)和過程。這里特性可以是象素的灰度、顏色、紋理等，預先定義的目標可以對應單個區(qū)域，也可以對應多個區(qū)域?，F(xiàn)有的圖像分割算法有：閾值分割、邊緣檢測和區(qū)域提取法。本文著重研究基于閾值法的圖像分割技術(shù)。 1 閾值法圖像
- 關(guān)鍵字： 閾值法 圖像分割
視頻圖像中的車輛檢測跟蹤和分類
- 摘 要：介紹了一種在固定的單攝像頭拍攝的交通圖像序列中檢測、跟蹤、分類車輛的方法。該方法大致可分為三部分:抽取背景圖像和圖像分割;基于針孔模型的攝像機定標,計算透視投影矩陣;利用區(qū)域特征進行匹配跟蹤,建立目標鏈,恢復目標三維信息,采用模型匹配法對車型分類。實驗證明該方法簡單可行。 關(guān)鍵詞：圖像分割 車型識別 目標跟蹤 模型匹配 在現(xiàn)代交通管理和道路規(guī)劃中,交通流量和通行車輛的類型、速度是重要的參數(shù)。自動獲取這些數(shù)據(jù)的方法大致可以分為兩類:一類是利用壓電、紅外、環(huán)形磁感應線圈等傳感器獲得車輛本
- 關(guān)鍵字： 車型識別 模型匹配 目標跟蹤 汽車電子 圖像分割 汽車電子
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