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圖像分割
圖像分割 文章 進(jìn)入圖像分割技術(shù)社區(qū)
機(jī)器視覺(jué)如何辨別「黑白」
- 傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)通常包括兩個(gè)步驟 —— 預(yù)處理和物體檢測(cè)。而溝通二者的橋梁則是圖像分割（Image Segmentation）。圖像分割通過(guò)簡(jiǎn)化或改變圖像的表示形式，使得圖像更易于分析。舉個(gè)例子，食品加工廠新進(jìn)了一批肉雞，想通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)其美味程度。機(jī)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(kāi)，并對(duì)感興趣的區(qū)域單獨(dú)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(jué)處理然而，圖像分割對(duì)愚蠢的AI來(lái)說(shuō)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(jì)算機(jī)要把這些東西分開(kāi)卻得花費(fèi)一番功
- 關(guān)鍵字： 機(jī)器視覺(jué) 圖像分割 全局閾值 局部閾值 二值化
智能圖像處理 讓機(jī)器視覺(jué)及其應(yīng)用更智能高效
- 無(wú)論是“中國(guó)制造2025”還是“工業(yè)4.0”都離不開(kāi)人工智能，離不開(kāi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，而智能圖像處理是機(jī)器視覺(jué)的核心技術(shù)，隨著圖像處理水平的不斷提高，一定會(huì)有力地推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)的迅速發(fā)展。
- 關(guān)鍵字： 機(jī)器視覺(jué) 圖像分割
基于形態(tài)學(xué)的自適應(yīng)閾值分割算法
- 摘要：針對(duì)在巖石變形實(shí)驗(yàn)的熔融圖像處理中，圖像的曝光不均、單個(gè)像素點(diǎn)灰度值異常和裂痕帶來(lái)的分割噪聲問(wèn)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(guò)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(xué)形態(tài)學(xué)
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(diǎn)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(lái)，使用戶可以針對(duì)不同的領(lǐng)域、不同的條件，選用不同的分割算法。
- 關(guān)鍵字： 策略 模式 圖像分割 中的應(yīng)用
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(wèn)題，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域低層次視覺(jué)中的問(wèn)題。目前，對(duì)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(duì)彩色圖像的分割，由于比較復(fù)雜、運(yùn)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(jué)感受，因此，對(duì)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(cè)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(guò)程通常需要很大的計(jì)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(shè)計(jì)概述 1. 設(shè)計(jì)意圖 迅速發(fā)展的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)不斷的推動(dòng)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(jì)劃和仿真、手術(shù)導(dǎo)航、放療計(jì)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(duì)于醫(yī)學(xué)圖象的計(jì)算機(jī)輔助識(shí)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(shí)別出來(lái)的話，那么計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)臨床研究的價(jià)值是非常有
- 關(guān)鍵字： 醫(yī)學(xué)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(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)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(duì)應(yīng)圖像中特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨識(shí)和分析目標(biāo)，需要將他們分離提取出來(lái)，在此基礎(chǔ)上才有可能對(duì)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(guò)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(duì)應(yīng)單個(gè)區(qū)域，也可以對(duì)應(yīng)多個(gè)區(qū)域。現(xiàn)有的圖像分割算法有：閾值分割、邊緣檢測(cè)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(cè)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(cè)、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(jī)定標(biāo),計(jì)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(duì)車型分類。實(shí)驗(yàn)證明該方法簡(jiǎn)單可行。 關(guān)鍵詞：圖像分割 車型識(shí)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(dòng)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(shí)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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圖像分割介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)圖像分割的理解，并與今后在此搜索圖像分割的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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