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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 閾值分割

基于SHO-KSW的圖像多閾值分割研究

  • 摘要：為了解決傳統(tǒng)閾值分割KSW法對圖像多閾值分割時由于空間和時間復(fù)雜度增加導(dǎo)致分割效果不佳的穩(wěn) 態(tài)，本文采用SHO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法對圖像進行多閾值分割以提高傳統(tǒng)KSW法分割效果不佳的穩(wěn)態(tài)。為了 證明SHO-KSW算法對圖像分割的優(yōu)越性，與PSO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法（PSO-KSW）分割效果對比。通過本 次實驗的過程表明SHO-KSW算法比PSO-KSW分割更好。關(guān)鍵詞：閾值分割；SHO-KSW；PSO-KSW；PSNR；SSIM當前，圖像處理最重要的步驟即圖像分割，圖像分 割是將某個圖像中的
  • 關(guān)鍵字： 202207  閾值分割  SHO-KSW  PSO-KSW  PSNR  SSIM  

基于機器視覺的紗線管顏色和紗線量識別研究

  • 機器視覺能幫助解決較繁瑣工作，實現(xiàn)自動化流程，節(jié)約人力物力。紗線管的顏色識別和紗線量的多少確定是流水線上重要的問題，對紡紗管的圖像進行顏色識別和紗線量多少的研究是本文的重點。采用MATLAB工具進行計算機算法設(shè)計，分為兩個主要部分：第一部分為紗線管顏色識別，包括訓(xùn)練集的搜集：將所收集的圖片分成紅色、黃色、黑色和藍色四類;求解每一類圖片的顏色特征;輸入一張紗線管圖片，通過svm算法來判斷紗線管顏色。第二部分是判斷紗線管的紗線量，具體做法是將圖像先進行圖像預(yù)處理工作;對紗線管分別進行濾波、閾值分割、灰度投影，
  • 關(guān)鍵字： 顏色識別  閾值分割  灰度投影  MATLAB  平滑處理  201807  
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閾值分割介紹

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