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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 圖像分割

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(yù)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(jìn)了一批肉雞，想通過視覺檢測其美味程度。機器在預(yù)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(jìn)行分析，才能做出快速準(zhǔn)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
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智能圖像處理 讓機器視覺及其應(yīng)用更智能高效

  • 無論是“中國制造2025”還是“工業(yè)4.0”都離不開人工智能，離不開計算機視覺，而智能圖像處理是機器視覺的核心技術(shù)，隨著圖像處理水平的不斷提高，一定會有力地推動機器視覺的迅速發(fā)展。
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基于形態(tài)學(xué)的自適應(yīng)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(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕、膨脹方法的自適應(yīng)閾值分割算法，通過和全局閾值法和局部閾值法
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基于ACS－FCM算法的圖像分割研究

  • 1引言圖像分割是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程[1]。數(shù)字圖像處理問世不久，人們...
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FDA批3D圖像分割系統(tǒng)將推進(jìn)醫(yī)療模擬技術(shù)

  • FDA批3D圖像分割系統(tǒng)將推進(jìn)醫(yī)療模擬技術(shù),全球領(lǐng)先的醫(yī)療培訓(xùn)和模擬技術(shù)供應(yīng)商Simbionix USA Corporation 的旗下子公司Simbionix Ltd. 欣然宣布，該公司的 PROcedure Rehearsal Studio(TM) 軟件已獲得美國食品藥物管理局 (FDA) 的許可。PROcedure Rehearsal
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基于灰度共生矩陣的圖像分割方法研究

  • 所謂圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域，并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一，是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。目前圖像分割方面現(xiàn)有的算法非常多，將它們進(jìn)行分類的
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策略模式在圖像分割中的應(yīng)用

  • 圖像分割是圖像處理中的基礎(chǔ)難題，基于閾值的分割則又是圖像分割的最基本的難題之一，其難點在于閾值的選取。策略模式將不同的閾值選取算法封裝起來，使用戶可以針對不同的領(lǐng)域、不同的條件，選用不同的分割算法。
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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(dāng)多的成果和結(jié)論，而對彩色圖像的分割，由于比較復(fù)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(luò)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(dǎo)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
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基于Nios II的MRI脊柱圖像分割系統(tǒng)

  • 一. 設(shè)計概述 　　1. 設(shè)計意圖 　　迅速發(fā)展的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)不斷的推動現(xiàn)代醫(yī)學(xué)進(jìn)步，CT、MRI、PET廣泛地應(yīng)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(dǎo)航、放療計劃和跟蹤病灶變化的基本工具，從醫(yī)學(xué)圖象中分割出解剖結(jié)構(gòu)并構(gòu)造出形狀地集合表達(dá)。 　　MR脊柱圖像分割的研究對于醫(yī)學(xué)圖象的計算機輔助識別及神經(jīng)病理學(xué)的臨床研究有著至關(guān)重要的作用。如果不能將脊椎準(zhǔn)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(xué)臨床研究的價值是非常有
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基于閾值法的圖像分割技術(shù)

  • 　　在對圖像的研究和應(yīng)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(biāo)或前景(其他部分稱為背景)，他們一般對應(yīng)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(biāo)，需要將他們分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能對目標(biāo)進(jìn)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(biāo)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(yù)先定義的目標(biāo)可以對應(yīng)單個區(qū)域，也可以對應(yīng)多個區(qū)域。現(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
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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(biāo),計算透視投影矩陣;利用區(qū)域特征進(jìn)行匹配跟蹤,建立目標(biāo)鏈,恢復(fù)目標(biāo)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(biāo)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(yīng)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(biāo)跟蹤  汽車電子  圖像分割  汽車電子  
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