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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
基于形態(tài)學(xué)的自適應閾值分割算法
- 摘要：針對在巖石變形實(shí)驗的熔融圖像處理中，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學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕、膨脹方法的自適應閾值分割算法，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 數學(xué)形態(tài)學(xué)
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，屬于計算機視覺(jué)領(lǐng)域低層次視覺(jué)中的問(wèn)題。目前，對于灰度圖像的分割，已經(jīng)有相當多的成果和結論，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(jué)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據量比較大，導致區域調整的過(guò)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
- 一. 設計概述 1. 設計意圖 迅速發(fā)展的醫學(xué)影像技術(shù)不斷的推動(dòng)現代醫學(xué)進(jìn)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構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，從醫學(xué)圖象中分割出解剖結構并構造出形狀地集合表達。 MR脊柱圖像分割的研究對于醫學(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(zhù)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(lái)的話(huà)，那么計算機技術(shù)對于醫學(xué)臨床研究的價(jià)值是非常有
- 關(guān)鍵字： 醫學(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(chēng)為目標或前景(其他部分稱(chēng)為背景)，他們一般對應圖像中特定的、具有獨特性質(zhì)的區域。為了辨識和分析目標，需要將他們分離提取出來(lái)，在此基礎上才有可能對目標進(jìn)一步利用。圖像分割就是指把圖像分成格局特性的區域并提取出感興趣目標的技術(shù)和過(guò)程。這里特性可以是象素的灰度、顏色、紋理等，預先定義的目標可以對應單個(gè)區域，也可以對應多個(gè)區域?，F有的圖像分割算法有：閾值分割、邊緣檢測和區域提取法。本文著(zhù)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(chē)輛檢測跟蹤和分類(lèi)
- 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(lèi)車(chē)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;利用區域特征進(jìn)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(chē)型分類(lèi)。實(shí)驗證明該方法簡(jiǎn)單可行。 關(guān)鍵詞：圖像分割 車(chē)型識別 目標跟蹤 模型匹配 在現代交通管理和道路規劃中,交通流量和通行車(chē)輛的類(lèi)型、速度是重要的參數。自動(dòng)獲取這些數據的方法大致可以分為兩類(lèi):一類(lèi)是利用壓電、紅外、環(huán)形磁感應線(xiàn)圈等傳感器獲得車(chē)輛本
- 關(guān)鍵字： 車(chē)型識別 模型匹配 目標跟蹤 汽車(chē)電子 圖像分割 汽車(chē)電子
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圖像分割介紹
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