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搜索关键字:图像分割    ( 283个结果
场景中前景和背景的区别
对于划分的一片区域,应该具有某种连续性(颜色、亮度、景深(比如雷达深度图)等) 前景与背景相交的地方正是出现了不连续性的地方 南开大学程明明媒体计算实验室有不少image segmentation工作 http://mmcheng.net/ wiki上关于图像分割的内容 https://en.wik ...
分类:其他好文   时间:2016-06-21 17:45:50    阅读次数:254
81.视频图像去噪滤波算法的相关介绍
一.为什么要去噪 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或 ...
分类:编程语言   时间:2016-06-15 14:14:37    阅读次数:214
基于阈值的图像分割方法
1. 直方图双峰法(mode 法) http://www.govyi.com/lunwen/2009/200905/311698.shtml Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。该方法的基本思想是:假设图像中有明显的目标和背景,则其 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-03 17:19:16    阅读次数:330
一种基于连通分量的文本区域定位方法
本文通过比较基于纹理的方法和基于连通分量的方法发现对于复杂的背景使用基于连通分量的方法较好. 一、基于连通分量的方法和基于纹理的方法比较如下: 基于纹理的方法:将图像分割成块,然后提取块的纹理特征,并用分类器确认. 基于连通分量的方法:它是假设同一文本区域的字符具有相同的颜色,根据字符颜色的一致性及 ...
分类:其他好文   时间:2016-05-31 23:48:53    阅读次数:247
图像处理URL
随笔分类 - 图像处理/图像增强等 图像增强; 图像复原; 图像重建; 图像分割; 图像特效; 图像匹配; 图像形态学处理; 图像几何处理; 图像正交变换; 人工智能; 跟踪; 图像处理之增强---图像模糊检测 摘要: 这种检测可以做宽动态的检测,也可应用稳像算法我们实现了拉普拉斯方差算法,该算法提供给我们一个浮点数来代表具体图像的“模糊度”。该算法快速,简单且易于使用—...
分类:Web程序   时间:2016-04-29 17:53:09    阅读次数:565
OpenCV中通过滑动条阈值分割多通道图像
阈值分割阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术。其基本原理是:通过设定不同的特征阈值,把图像象素点分为若干类。通过滑动条可以很方便地同程序进行交互完成阈值分割。...
分类:其他好文   时间:2016-04-29 15:56:41    阅读次数:645
图像处理URL
随笔分类 - 图像处理/图像增强等 图像增强; 图像复原; 图像重建; 图像分割; 图像特效; 图像匹配; 图像形态学处理; 图像几何处理; 图像正交变换; 人工智能; 跟踪; 图像处理之增强---图像模糊检测 摘要: 这种检测可以做宽动态的检测,也可应用稳像算法我们实现了拉普拉斯方差算法,该算法提供给我们一个浮点数来代表具体图像的“模糊度”。该算法快速,简单且易于使用—...
分类:Web程序   时间:2016-04-26 20:02:05    阅读次数:514
十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现、代码及效果。
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人 ...
分类:编程语言   时间:2016-04-25 14:46:34    阅读次数:203
机器学习 —— 概率图模型(Homework: MCMC)
除了精确推理之外,我们还有非精确推理的手段来对概率图单个变量的分布进行求解。在很多情况下,概率图无法简化成团树,或者简化成团树后单个团中随机变量数目较多,会导致团树标定的效率低下。以图像分割为例,如果每个像素的label都是随机变量,则图中会有30W个随机变量(30W像素的小型相机)。且这30W个随 ...
分类:其他好文   时间:2016-04-24 21:36:18    阅读次数:341
图像分割基础算法及实现实例
最近的项目涉及到了图像处理领域,小小研究了一番,同时收集资料实现了几个基础功能。 一、图像反转 I=imread('input_image.jpg'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(3,3,4),imshow(H); title('图像反转线性变换'); axis([50,250,50,200]); axis...
分类:编程语言   时间:2016-04-19 20:06:55    阅读次数:322
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