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圖像分割

  • 基于泊松噪聲-雙邊濾波算法的橋梁裂縫修補痕跡圖像分割方法
    修補痕跡進行圖像分割,并使用峰值信噪比(PSNR)和結構相似性(SSIM)評價濾波效果,使用運行時間和最大連續可用內存塊(LCFB)使用情況評價分割效果。最后以河南省某高速公路橋梁歷年定檢中的裂縫修補痕跡圖像為例,對方法進行實際驗證。結果顯示:經過泊松噪聲-雙邊濾波算法處理后,裂縫修補痕跡圖像PSNR值最高約35.090 1 dB,SSIM值可達約0.880 1,說明添加泊松噪聲可改善圖像質量并優化雙邊濾波效果;經過Otsu算法進行圖像分割的運行時間比其他

    土木建筑與環境工程 2024年1期2024-01-03

  • 基于圖像分割與軌跡追蹤的室內飾面施工進度智能評估方法
    ;施工進度;圖像分割;軌跡追蹤中圖分類號:TU767;TU17? ? ?文獻標志碼:A? ? ?文章編號:2096-6717(2024)01-0163-10Intelligent evaluation method of indoor finishing construction progress based on image segmentation and positional trackingLU Yujiea,b,c, ZHONG Taoa, WE

    土木建筑與環境工程 2024年1期2024-01-03

  • 立定跳遠騰空展體特征提取算法的研究
    ;騰空展體;圖像分割;背景差分法;特征提取中圖分類號:TP391? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2023)31-0018-04開放科學(資源服務)標識碼(OSID) :0 引言在國內除了通過圖像處理的方式對立定跳遠的成績進行測量,在國內幾乎沒有人通過圖像處理的方式對立定跳遠各個環節的規范性進行研究。而在國外都是較

    電腦知識與技術 2023年31期2023-12-25

  • 用于農作物種植信息提取的圖像分割技術研究進展
    息提取領域的圖像分割技術研究現狀,對常用的圖像分割方法進行了系統性梳理。根據是否引入深度學習算法將圖像分割技術分為傳統方法和深度學習分割方法。簡要概述了閾值分割、分水嶺分割、聚類分割、邊緣分割及多尺度分割等4種傳統圖像分割方法和FCN、DeepLab及SegNet等3種基于深度學習的圖像分割方法,分析了各種方法在農作物種植信息提取中的優缺點,以及圖像分割技術目前存在的難點,以期為提高圖像分割技術在農作物種植信息提取中的應用水平提供參考。關鍵詞 農作物;遙感

    南方農業·上旬 2023年9期2023-12-13

  • 一種基于圖割算法的低成本指尖觸控系統
    :人機交互;圖像分割;觸控識別中圖分類號:TP391.4? 文獻標識碼:A? 文章編號:2096-4706(2023)15-0001-06A Low-cost Fingertip Touch Control System Based on Graph Cuts AlgorithmZHAO Hongyi, LU Jian(School of Information Engineering, Dalian University, Dalian? 116622,

    現代信息科技 2023年15期2023-09-18

  • 一種改進樽海鞘群算法優化K Means的小麥覆蓋度提取方法
    V色彩空間;圖像分割;小麥覆蓋度提取中圖分類號:TP391?? 文獻標識碼:A??DOI:10.7535/hbkd.2023yx04004Wheat coverage extraction based on improved salp swarm algorithm for optimizing K MeansWANG Xiang1,LI Yuefeng1,WANG Zhenzhou1,ZHANG Jiajia2(1.School of Informati

    河北科技大學學報 2023年4期2023-09-14

  • 基于粒子群優化算法的水源微生物自動識別
    微生物識別;圖像分割;粒子群算法;支持向量機中圖分類號:X 835 文獻標志碼:A引言水源微生物廣泛分布于自然與人工水體環境中,它們無法用肉眼直接觀察,例如水中的原生動物和真菌的大小通常介于0.1~100 μm,只能在顯微鏡下進行觀察。作為水質的關鍵評價指標之一,水源微生物的繁殖情況可以很好地反映水體的污染程度。因此,推進水源微生物分類識別的相關研究對于水源的生物安全性監測、水環境治理等具有非常重要的意義??紤]到傳統機器學習方法對圖形處理單元的要求較低,能

    光學儀器 2023年2期2023-07-14

  • 基于改進FCM算法的乳腺腫瘤圖像分割研究
    類(FCM)圖像分割方法,以實現對乳腺癌腫塊進行快速和準確地分割。選取一例經病理確診的乳腺癌患者的兩個不同體位X線攝影圖像,分別采用傳統FCM算法、改進分水嶺算法和該文改進的FCM圖像分割算法進行了腫塊分割研究。結果表明,文中提出的算法可以準確實現腫塊的分割和輪廓標記,比其他兩種算法具有更好的分割效果。關鍵詞:圖像分割;FCM算法;乳房X射線攝影中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A 文章編號:2096-4706(2023)09-0169-04Abstra

    現代信息科技 2023年9期2023-06-21

  • 基于深度學習的蝶鞍自動分割研究
    深度學習; 圖像分割; U-net中圖分類號:TP399? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? 文章編號:1006-8228(2023)06-134-05Sella turcica automatic segmentation based on deep learningFeng Qi1, Liu Shu2, Yan Ting2, Feng Hongchao1,2(1. College of Medicine, Guizhou University, G

    計算機時代 2023年6期2023-06-15

  • 一種基于模板匹配的芯片Frame圖像分割算法
    Frame;圖像分割;模板匹配;重疊匹配框中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A1 引言(Introduction)近年來,隨著人工智能和大數據等技術的快速發展,芯片已成為現代化產業中不可或缺的一部分。然而,由于芯片具有制造過程復雜和缺陷隱蔽的特點,因此芯片缺陷及其造成的影響是普遍存在且不可忽視的問題。利用計算機圖像處理等技術對芯片圖像進行自動缺陷檢測,可以有效地提升企業的生產效率。因此,針對芯片缺陷檢測算法的研究逐漸成為世界上最熱門的課題。研究芯片缺陷檢

    軟件工程 2023年5期2023-05-09

  • 巧用Python創建個性化數據集
    ython;圖像分割;批處理;人工智能中圖分類號:G434 ?文獻標識碼:A ?論文編號:1674-2117(2022)13-0070-03人工智能的智能識別算法往往取決于人工智能模型的訓練,而數據集則是人工智能模型訓練的基礎??v觀網絡資源,雖有著海量的資源網站,卻難以找到符合項目的數據集,更別提能滿足個性化的人工智能模型訓練的需求了。因此,本文將以電路、天氣、表情等圖標為例,對中小學校園中個性化數據集創建展開討論?!?問題提出由于校園中人工智能項目,需要

    中國信息技術教育 2022年13期2022-07-12

  • 復雜背景下多個絕緣子串紅外圖像分割方法
    詞:絕緣子;圖像分割;霍夫變換;定向腐蝕;SNIC變電站中存在大量的絕緣子,其主要的作用是固定、支持導線使得導線與地絕緣。由于絕緣子長時間暴露于室外,易出現絕緣子零值、爆裂和閃絡等故障。絕緣子屬于電壓致熱型設備,利用紅外熱像儀的檢測方法,可以安全、有效地獲得絕緣子的運行狀況。紅外熱像儀檢測是非接觸的檢測方法,在設備運行狀態下,獲取致熱型電力設備表面溫度分布,從而發現電力設備內部故障的方法得到廣泛應用。隨著電力設備紅外檢測技術的完善,通過計算機視覺技術對紅外

    計算技術與自動化 2022年2期2022-07-04

  • 基于改進語義分割模型的無人機多光譜圖像雜草分割
    機;多光譜;圖像分割;植被指數中圖分類號:TP391.41 文獻標志碼: A文章編號:1002-1302(2022)12-0212-08收稿日期:2022-01-04基金項目:黑龍江省自然科學基金(編號:TD2020C001);中央高?;究蒲袠I務費專項(編號:2572019CP19)。作者簡介:徐國欽(1996—),男,遼寧鞍山人,碩士研究生,主要從事檢測技術與自動化裝置研究。E-mail:xuguoqin0609@163.com。通信作者:黃建平,副教

    江蘇農業科學 2022年12期2022-06-24

  • 基于測地線距離的模糊C均值聚類算法
    測地線距離;圖像分割1.引言模糊C均值聚類(Fuzzy C Means, FCM) 算法是圖像分割中常用的方法。FCM算法利用模糊隸屬度和歐式距離構建目標函數的方法對圖像進行分割,能較好地對數據不確定性建模[1]。然而,FCM 對噪聲的魯棒性較差,主要原因如下:一,沒有充分考慮像素的空間信息;二,用歐氏距離定義的非相似性測度對噪聲和異常值敏感[2]。對于FCM算法,采用基于統計信息的黎曼空間測地線距離代替歐式距離對噪聲與異常值更加魯棒[3],因此,本文提出

    科學與財富 2022年2期2022-06-06

  • 基于改進U-Net的零件缺陷分割標注
    .關鍵詞: 圖像分割; 缺陷檢測; U-Net; Res2Net; 空洞卷積中圖分類號: TP 391??? 文獻標志碼: A??? 文章編號: 1000-5137(2022)02-0129-06Part defect segmentation and annotation based on improved U-NetJIN Wenqian, ZHU Yuanyuan*, WANG Xiaomei(College of Information, Mech

    上海師范大學學報·自然科學版 2022年2期2022-06-01

  • 深度學習技術在醫學圖像分割中的應用
    習技術在醫學圖像分割的應用越來越多。文章綜述了深度學習在醫學圖像分割中常用的框架和應用,促進智能成像和深度學習在疾病早期診斷領域的應用。關鍵詞:深度學習;醫學圖像;圖像分割中圖分類號:TP393? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2022)10-0074-021 背景在過去的幾十年里,醫學成像技術,如計算機斷層掃描 (CT)、超聲、X 射線、磁共振成像(MRI)、正電子發射斷層掃描 (PET)和乳房 X 線照相術已被用于疾病的早期檢測、

    電腦知識與技術 2022年10期2022-05-30

  • 基于圖像處理的秧苗均勻度合格率檢測
    研究提出基于圖像分割和形態學操作的秧苗均勻度合格率自動檢測方法。首先將獲取的秧苗根莖部圖像在2G-R-B顏色空間進行灰度化處理,閾值分割后進行形態學操作,完成面積閾值和形狀閾值的二次分割,得到只含有水稻秧苗的二值化圖像;其次根據移距和秧苗深度確定取樣方格大小,按方格大小進行圖像劃分,選取圖像中間部分的20個小格,輸出每小格內的秧苗數量,與農藝要求進行比對,符合要求記作該小格合格;最后根據DG/T 008-2019《農業機械推廣鑒定大綱水稻插秧機》,計算3個

    江蘇農業學報 2022年2期2022-05-16

  • 基于機器視覺的高精度微納光纖直徑實時測量
    ;機器視覺;圖像分割;邊緣檢測中圖分類號: TP 391.4; O 434.3 文獻標志碼: AHigh-precision and real-time measurement of micro-nano fiber diameter based on machine visionLI Hua,MA Yanna,GU Fuxing(School of Optical-Electrical and Computer Engineering, Universi

    光學儀器 2022年1期2022-05-09

  • 基于改進K-Means聚類與水平集的木材橫截面管孔分割
    s聚類算法在圖像分割時噪聲影響大和初始聚類中心的隨機性問題,在針對大小不一且隨機分布的管孔分割過程中魯棒性更高,具有良好的分割性能。關鍵詞:改進K-means聚類算法;水平集;木材橫截面;管孔;圖像分割中圖分類號:S781??? 文獻標識碼:A?? 文章編號:1006-8023(2022)01-0042-10Segmentation of Wood Cross-section Pore Based onImproved K-Means Clustering

    森林工程 2022年1期2022-04-26

  • 基于小波濾波與自適應閾值分割算法的玫瑰葉片病斑提取研究
    節復雜、傳統圖像分割算法提取病斑困難等問題,提出了一種基于小波濾波與自適應均值閾值分割(WT-AAT)的葉片病斑圖像提取算法。首先,為了去除原始圖像噪聲,使用二維離散哈爾小波變換將圖像進行二層小波分解,并依據高、低頻子圖像自動提取噪聲系數,進而設定濾波閾值;然后,將高于閾值的噪聲系數置零,并逆序對每層進行小波重構,最終生成等尺度的去噪圖像;最后,采用可滑動窗口分割算法對去噪圖像進行自適應分割,再根據子圖的灰度均值設定二值化閾值,在二值化處理的基礎上析取白粉

    安徽農學通報 2022年7期2022-04-25

  • 基于自適應多重歐氏距離變換的分水嶺粘連顆粒分割方法
    適應粘連顆粒圖像分割方法,該方法根據顆粒粘連程度對圖像進行自適應多重歐氏距離變換,得出分水嶺脊線對粘連顆粒圖像進行分割。實驗表明,本算法對不同形狀、不同粘連程度的顆粒均具有較好的分割效果。關鍵詞:粘連顆粒;圖像分割;多重歐氏距離變換;自適應;分水嶺變換中圖分類號:TP391? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2022)03-0093-04開放科學(資源服務)標識碼(OSID):引言顆粒圖像的分割在工業生產、作物選種、醫療診斷、病理研究等

    電腦知識與技術 2022年3期2022-03-12

  • 農作物籽粒分割研究現狀綜述
    度學習方法在圖像分割等方面進行了比對分析,體現了深度學習在分割方面的優越性。關鍵詞 籽粒;圖像分割;機器視覺;深度學習中圖分類號 TP 391.4文獻標識碼 A文章編號 0517-6611(2022)04-0013-04doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2022.04.004開放科學(資源服務)標識碼(OSID):A Review of the Research Status of Crop Grain SegmentationPE

    安徽農業科學 2022年4期2022-03-11

  • 基于MATLAB的絕緣子自爆缺陷檢測系統
    ;圖像采集;圖像分割;圖像識別中圖分類號:TP751? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2022)01-0006-031 引言針對自然環境惡劣天氣致使絕緣子損壞自爆,對輸電線路帶來極大隱患的問題,本文采用無人機或直升機對輸電線路上絕緣子串所采集的高清圖像,進行絕緣子智能自爆定位檢測研究,開發設計了基于MATLAB的絕緣子自爆檢測系統。無人機可以在高壓輸電線路巡檢中拍攝大量的高清絕緣子圖像,這些圖片中隱含了輸電線路桿塔的詳細地址信息和每個

    電腦知識與技術 2022年1期2022-03-11

  • 基于U-Net模型和FCM算法的番茄穴盤苗重疊幼葉分割方法
    盤苗重疊幼葉圖像分割精度較低、背景剔除困難的問題,提出一種基于U-Net模型和模糊C均值聚類(FCM算法)相結合的圖像分割方法。首先用ExRG法對圖像的背景進行剔除,得到待分割幼葉的主體區域,對圖像進行預處理。其次建立數據集,訓練網絡模型,用預訓練的U-Net模型分割幼葉主體區域,提取其過渡區域;同時用FCM算法分割幼葉主體區域,提取其過渡區域。然后結合FCM算法分割得到的過渡區域和U-Net模型分割得到的過渡區域,得到重疊葉片的最終分割結果。最后,為了得

    江蘇農業科學 2022年2期2022-02-15

  • 基于圖像分割的目標檢測方法對比研究
    問題,文章將圖像分割方法和區域面積剔除方法相結合,實現復雜環境下的靜止奶牛目標檢測。實驗結果表明,該方法達到97.4%的識別率。關鍵詞: 目標檢測; 復雜環境; 圖像分割; 區域面積中圖分類號:TP301.6? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ?文章編號:1006-8228(2022)01-14-05Comparative research on image segmentation based target detection methodLiu

    計算機時代 2022年1期2022-01-22

  • 基于改進遺傳算法的閾值圖像分割方法
    傳算法和閾值圖像分割相結合的人像圖像分割方法。這種新的改進方法以遺傳算法為基礎,利用遺傳算法具有較高的搜索效率、明顯的搜索精度,提升了圖像分割閾值的精度獲取,提高了圖像分割的抗噪能力,在提升閾值穩定的同時,提升了閾值的獲取速度及獲取精度,解決了傳統算法應用于人像圖像分割時分割效果不理想、分割精度較低的缺點。經過實驗驗證,利用本文改進算法能達到較好分割效果,具有較好的抗噪能力,從而縮短分割圖像時間。關鍵詞:人像;圖像分割;遺傳算法中圖分類號:TP311? ?

    軟件工程 2022年1期2022-01-04

  • 基于卷積評價及對抗網絡的花粉、孢子圖像增廣算法
    圖像增廣; 圖像分割; pix2pix網絡中圖分類號:? S126??? 文獻標識碼: A??? 文章編號:? 1000-4440(2021)05-1190-09Augmented algorithm for pollen and spore images based on convolution evaluation and pix2pix networkWANG Wan-liang? 1 , JIANG Gao-fei? 2 , YAN Jiang-w

    江蘇農業學報 2021年5期2021-11-14

  • 計算機信息領域的深度學習探析
    積神經網絡;圖像分割深度學習是計算機信息領域的一個重要問題,在圖像識別、圖像分割、語音識別、視頻監控、自主駕駛、人機交互等方面具有重要的研究意義和實用價值。隨著電子設備的應用在社會生產和人們生活中越來越普遍,數字圖像、語音與視頻已經成為不可缺少的信息媒介,每時每刻都在產生海量的圖像、音頻、視頻數據。如何從大量數據中提取需要的信息成為人們關注的主要對象。準確獲得感興趣目標具體信息,并將獲得的信息應用到智能視頻監控、機器人導航、人臉識別、數碼相機自動定位和聚焦

    科學與生活 2021年19期2021-10-30

  • 圖像分割在乳腺檢測中的應用研究
    :深度學習;圖像分割;乳腺癌1.引言2018年2月國家癌癥中心發布的《2018年全國最新癌癥報告》[1]中指出中國2014年新增癌癥患者380.4萬人,229.6萬人死于癌癥,乳腺癌在女性癌癥發病中一直位居首位,已成為危害女性健康的重要因素之一[2]。美國癌癥協會(American Cancer Society,ACS)研究表明早期腫瘤在癌細胞未擴散的情況下,5 年生存率明顯高于中晚期腫瘤,尤其是乳腺癌可高達 98%。因此及早發現癌癥可以提高患者的生存率和

    科技信息·學術版 2021年16期2021-10-25

  • 基于Transformer的脊柱CT圖像分割
    的U-Net圖像分割網絡相結合,運用到CT圖像的分割處理工作當中;同時在模型訓練過程中基于脊柱自身的結構特點,采用由粗到精的訓練方法,首先對脊柱的各個椎骨進行定位模型訓練,然后在定位結果的基礎上再訓練分割模型。最終模型的分割結果與真實值之間的Dice相似系數達到了94.37%以上,實驗結果表明了該方法的有效性以及臨床應用的可行性。關鍵詞:CT圖像;U-Net;圖像分割;Transformer;自注意力中圖分類號:TP399? ? ? 文獻標識碼:A文章編號

    電腦知識與技術 2021年20期2021-09-26

  • 基于稀疏表示的車用帶鋼表面圖像信息修復
    :稀疏表示;圖像分割;離散測度矩陣;稀疏修復模型;圖像修復;信息融合;缺陷檢測中圖分類號:TP391.41 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼:AImage Information Restoration of AutomotiveStrip Steel Surface Based on Sparse RepresentationZHOU Lihong1,2,GONG Jinke2,LI Bing3(1. College o

    湖南大學學報·自然科學版 2021年8期2021-09-26

  • 基于狼群算法的多尺度圖像分割方法
    特征,傳統的圖像分割方法受此影響其穩定性不能滿足實際應用需求。為此,提出基于狼群算法的多尺度圖像分割方法。利用小波變換、小波分解處理原始多尺度圖像,統一圖像格式,融合多尺度特征,將多尺度圖像分割轉換為標號問題,確定多尺度圖像分割規則,利用狼群算法對處理后的圖像進行分割處理。實驗結果表明:設計的基于狼群算法的多尺度圖像分割方法分割成功率高,在分割閾值搜索上方差極小,相比傳統的圖像分割方法,其穩定性更好,能夠滿足多尺度圖像分割的實際應用需求。關鍵詞:狼群算法;

    電腦知識與技術 2021年24期2021-09-23

  • 基于多尺度特征融合和密集連接網絡的疏果期黃花梨植株圖像分割
    集連接網絡;圖像分割;空洞空間金字塔池化(ASPP);感受野中圖分類號: TP391.4?? 文獻標識碼: A?? 文章編號: 1000-4440(2021)04-0990-08Image segmentation of Huanghua pear plants at fruit-thinning stage based on multi-scale feature fusion and dense connection networkWEI Chao-y

    江蘇農業學報 2021年4期2021-09-17

  • 計算機視覺在作物根系識別與分析中的應用
    形態學參數;圖像分割中圖分類號:S126??? 文獻標識碼:A??? 文章編號:1674-1161(2021)04-0045-02諸多研究表明,作物根系的形態對作物生長具有重要影響。隨著精準農業的發展,科研工作者致力于研究作物的根系形態和構型,以期獲取根系的形態學參數,為作物生長提供科學依據。為此,分析對作物根系進行識別的必要性,介紹基于計算機視覺的作物根系圖象處理技術的研究進展,為作物根系精準分析提供理論借鑒。1 作物根系識別的必要性根是植物的三大器官之

    農業科技與裝備 2021年4期2021-08-30

  • 基于深度學習的織物印花分割算法研究
    :織物印花;圖像分割;U-net;深度學習中圖分類號:TS101 ?文獻標志碼:A文章編號:1009-265X(2021)03-0045-06Abstract: Aiming at the problem of fabric image feature extraction and detection, this paper studies a fabric printing segmentation algorithm based on U-net mo

    現代紡織技術 2021年3期2021-08-23

  • 基于散焦信息的紗線毛羽三維測量與驗證
    ;散焦信息;圖像分割;深度恢復;毛羽檢測中圖分類號: TS103.7文獻標志碼: AAbstract: Hairiness is an important indicator to measure the quality of yarn. However, it is difficult to quickly obtain its three-dimensional length(space trajectory length of hairiness)

    絲綢 2021年6期2021-08-05

  • 基于SVM的名優茶嫩芽圖像自動分割方法
    摘;SVM;圖像分割中圖分類號:TP391? ? ? ?文獻標識碼:A 文章編號:2096-4706(2021)02-0089-04Abstract:Aiming at the problem of automatic picking of famous tea buds,the SVM learning algorithm is used to realize the automatic segmentation of the image of famo

    現代信息科技 2021年2期2021-07-28

  • 基于優化PSO-BP的多特征融合圖像識別算法研究
    該算法保證了圖像分割目標的完整性,有效控制了整體算法的時間性,提高了識別過程的精確性。該研究對水果識別精度的提高具有重要的應用價值。關鍵詞: ?水果識別; K均值算法; 粒子群算法; 圖像分割; 神經網絡中圖分類號: TP391.413 ?文獻標識碼: A在落實“互聯網+農業”戰略和智慧農業改革的背景下,傳統農業與高新技術融合已成為發展趨勢。水果產業是農業重要組成部分,對水果實現高效快捷的智能識別分類具有深遠意義,融入圖像識別技術可減少勞動力消耗,且高識別

    青島大學學報(工程技術版) 2021年2期2021-07-20

  • 基于編碼-解碼神經網絡遙感圖像語義分割應用研究
    婷婷摘?要:圖像分割的實現經歷了從傳統方法到神經網絡方法的演變。本文從圖像分割的發展過程入手,介紹了圖像分割與語義分割的區別,對最近幾年傳統圖像分割方法在遙感圖像分割領域的應用進行梳理分析,總結了傳統遙感圖像分割方法的不足?;诖?,歸納了幾種經典編碼-解碼神經網絡架構在遙感圖像語義分割領域的應用,對其改進方式進行了綜合性分析,并對其未來的發展趨勢進行展望。關鍵詞: 圖像分割;圖像語義分割;遙感圖像;編碼-解碼神經網絡文章編號: 2095-2163(2021

    智能計算機與應用 2021年1期2021-07-11

  • 胸部CT圖像肺實質分割技術研究
    t神經網絡的圖像分割效果遠好于Matlab的邊緣檢測。關鍵詞: 肺實質; 圖像分割; U-net; U-net++中圖分類號:TP391;R-331? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ?文章編號:1006-8228(2021)03-17-03Research on segmentation technology of lung parenchyma in chest CT imageZhang Lei, Chen Xingcai, Lu Wanli,

    計算機時代 2021年3期2021-06-11

  • 基于X射線圖像的LED芯片邦定線斷裂缺陷的自動檢測方法研究
    斷裂檢測; 圖像分割; 漫水填充; 拉普拉斯算子中圖分類號:TP391.41????????? 文獻標識碼:A???? 文章編號:1006-8228(2021)01-21-04Research on automatic method of detecting LED chip bonding linefracture with X-ray imageWang Yan, Lu Jun(College of Mechanical and Electrical

    計算機時代 2021年1期2021-06-08

  • 基于機器視覺的精密鉆孔法向檢測算法研究
    而結合了小波圖像分割算法,且據此建立起改進的Canny邊緣檢測算法。根據實證分析結果表明,在精密鉆孔法向檢測過程中,這種改進算法可很好地滿足應用要求。關鍵詞:圖像分割;Canny邊緣檢測算法;機器視覺【Abstract】Atpresent,inthefieldofautomatedinspection,machinevisioninspectiontechnologyhasbeguntobewidelyused.Thecharacteristicsofth

    智能計算機與應用 2021年2期2021-05-11

  • 基于U-Net網絡的林木圖像分割研究
    傳統方法進行圖像分割易受噪聲影響的問題,提出一種基于U-Net網絡的無人機圖像語義分割網絡模型。該模型不需要對圖像進行預處理,利用反卷積恢復圖像分辨率,采用U型結構連接低層網絡和高層網絡的特征圖,利用跳躍連接降低網絡復雜度,同時使用Dropout正則化隨機激活網絡隱藏單元以防止過擬合。實驗結果表明:該網絡模型可以自動定位林木信息,準確分割林木區域,進一步優化邊緣分割結果,實現端對端的圖像分割。該模型具有良好的泛化能力,在其他圖像分割領域也具有應用價值。關鍵

    森林工程 2021年2期2021-04-14

  • 基于改進的Mask R-CNN的游泳池溺水檢測研究
    神經網絡; 圖像分割; 注意力機制; 目標檢測中圖分類號: TP391.413; TP183文獻標識碼: A作者簡介: ?井明濤(1994-),男,山東人,碩士研究生,主要研究方向為機器學習和圖像處理。通信作者: ?楊國為(1964-),男,教授,主要研究方向為人工智能及機器學習等。 Email: ygw_ustb@163.com近年來,游泳池中溺水事故[1]頻發,溺水事故與游泳場所[2]的環境[3]有關,尤其在光線不足和人滿為患的深水復雜環境中,易發生溺

    青島大學學報(工程技術版) 2021年1期2021-04-02

  • 基于卷積神經網絡的鋅渣識別方法研究
    ;鋅渣識別;圖像分割;深度學習中圖分類號:TP391.4? ? ?文獻標識碼:A文章編號:2096-1472(2021)-01-02-03Abstract: In industry, the molten steel in working pool and surface slag are partially overlapped and the boundary is unclear, which makes it difficult to visual

    軟件工程 2021年1期2021-03-08

  • 基于超像素的高分辨率遙感圖像分類算法
    。該方法分為圖像分割、特征提取、圖像分類三個步驟。首先,通過SLIC算法將遙感圖像劃分為若干個大致均勻的超像素;接著,對超像素的顏色特征、紋理特征進行特征提取;最后,將提取出的超像素特征作為隨機森林算法的輸入,對超像素進行分類。該文使用提出的方法在泰日線遙感圖像上進行測試,取得了有效的結果。關鍵詞:遙感影像;圖像分類;超像素;圖像特征;圖像分割中圖分類號:TP751? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2021)36-0010-04開放科

    電腦知識與技術 2021年36期2021-03-07

  • 基于統計直方圖k-means聚類的水稻冠層圖像分割
    eans聚類圖像分割方法存在對初始聚類中心敏感、易錯分割以及運行時效低等問題,提出了一種基于統計直方圖k-means聚類的水稻冠層圖像分割方法。該方法首先根據圖像直方圖蘊含的像素數量先驗信息,選擇像素數量差異較大的像素值作為水稻冠層圖像的初始聚類中心;然后再利用圖像直方圖中像素值與圖像像素數量的先驗對應關系,對水稻冠層圖像聚類目標函數權值化;最后依據k-means聚類框架對水稻冠層圖像進行聚類分割。為了驗證本方法的有效性,分別同基于k-means、k-me

    江蘇農業學報 2021年6期2021-01-29

  • 玄武巖纖維瀝青混合料截面圖像分割
    征提取方面。圖像分割方法包括閾值法、邊界法、邊緣法。本文主要介紹了閾值法,以便更好的分析瀝青混合料中的集料、瀝青砂漿、玄武巖纖維和空隙的分布情況。關鍵詞:數字圖像處理;圖像分割;閾值法;引言圖像分割是計算機視覺領域的一個重要研究方向,也是圖像語義理解的重要組成部分。所謂圖像分割就是根據圖像的灰度、顏色、不同紋理等特性將圖像分割成多個不相交的部分,使這些特性在同一組分內具有一定的相似性,但在不同組分之間表現出顯著的差異。簡言之,在圖像中,目標與背景是分開的。

    科學與生活 2021年31期2021-01-18

  • 基于可控方向值方圖算法的掌紋圖像特征提取技術
    ;特征提取;圖像分割〔中圖分類號〕TP391 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1674-3229(202004- 0024一050 引言掌紋同指紋一樣,都是人體的重要生物特征。隨著圖像處理技術的發展,利用智能圖像特征分析方法提取人體的生物特征信息,完成圖像特征的提取和有效的數據融合,全面地將個體特征提供給識別系統,實現了特征提取技術在身份鑒定和辨識等領域的廣泛應用[1]。對掌紋圖像特征提取的傳統方法主要有模糊信息處理法、基于支持向量機學習法以及基于圖像分割

    廊坊師范學院學報(自然科學版) 2021年4期2021-01-16

  • 基于改進狼群算法的最大熵圖像分割
    摘? 要: 圖像分割是圖像處理的關鍵技術。為了提高圖像分割的效率,文章提出基于改進狼群算法的最大熵圖像分割法,修改狼群算法中固定步長為自適應步長,并將其應用于最大熵閾值計算中,通過尋找最優閾值來實現圖像分割。仿真結果表明,該方法能夠快速、準確地找到分割閾值,在一定程度上改善圖像的分割效果。關鍵詞: 圖像分割; 最大熵; 狼群算法; 最優閾值中圖分類號:TP391.9;TP312? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? 文章編號:1006-8228(2020

    計算機時代 2020年12期2020-12-29

  • 基于改進CNN與SVM的手勢識別研究
    型首先對手勢圖像分割處理和數據增強處理,然后用Inception模塊改進后的CNN完成對手勢特征的提取,最后通過SVM對不同手勢分類識別。實驗結果表明,該模型在自建手勢數據集下平均識別率為98.13%,在MNIST數據集下平均識別率為98.95%,同一數據集下較傳統模型識別率均有提高。關鍵詞: 手勢識別; CNN; SVM; 特征提取; 圖像分割; 數據增強中圖分類號: TN915?34; TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼: A?

    現代電子技術 2020年22期2020-12-07

  • 一種立體視覺的障礙物檢測的細化方法
    息,采用深度圖像分割法提取出目標的粗略區域;然后結合其Canny邊緣坐標信息對障礙物區域進行細化,進而得到準確的障礙物位置信息。實驗結果表明了該方法具有較強的自適應性。關鍵詞:障礙物檢測;立體視覺;圖像分割;Canny邊緣;細化中圖分類號:TP23;TP391.41 ? ? ?文獻標識碼:A 文章編號:2096-4706(2020)12-0070-03Abstract:In the obstacle detection process of stereo

    現代信息科技 2020年12期2020-11-06

  • 社區人臉識別的技術途徑綜述
    :人臉識別;圖像分割;數據采集中圖分類號:TP520.20??文獻標識碼:A??文章編號:摘?要:ID recognition is a popular technology since the 21st century.The commonly used ID technologies include fingerprint,face,pupil recognition and so on.Face recognition technology is o

    科學導報·學術 2020年40期2020-10-30

  • 基于紫外的絕緣子污穢放電檢測的研究
    ;放電檢測;圖像分割;形態學濾波中圖分類號:TM216 文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2020)29-0050-02Abstract: This paper is mainly concerned with identifying a pattern in insulator discharging using algorithms related to infrared imaging and morphology. The desire

    科技創新與應用 2020年29期2020-10-20

  • 基于離散小波變換的圖像感知對比度增強數學模型構建
    灰度處理; 圖像分割; 對比實驗中圖分類號: TN911.73?34; TP391.4? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號: 1004?373X(2020)19?0019?04Abstract: In view of the poor effect of the traditional image perceptual contrast enhancement mathematical models

    現代電子技術 2020年19期2020-10-13

  • 基于視線追蹤的衛星觀測圖像分割技術
    有用數據。而圖像分割是目標提取的前提,傳統的圖像分割技術主要是通過各類目標檢測算法,獲取目標區域并完成分割。本文提出了一種基于視線追蹤的圖像分割方法,通過分析視覺關注度提取目標圖像并完成分割,再使用目標檢測算法直接分析真正包含目標的圖像。這種利用人的直覺配合算法處理的方式,可有效減少無效分析,降低算法運算量,提高目標識別分析效率。關鍵詞:圖像分割;視線追蹤;視覺關注度;目標識別中圖分類號:TP391.41 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(20

    數字技術與應用 2020年8期2020-10-09

  • 基于DBSCAN的二氧化硅融化過程中質心定位方法
    序圖像,利用圖像分割、邊緣檢測等一系列圖像分析算法從圖像中提取原始圖像數據的輪廓特征,并在此基礎上通過DBSCAN密度聚類算法提取二氧化硅的輪廓,以發現圖像數據中二氧化硅的質心的位置數據?;诙趸璧膶崟r質心位置數據可以進一步發現二氧化硅的融化速率,為提高鐵尾礦的利用率提供理論依據。關鍵詞:圖像分割; 邊緣檢測; DBSCAN算法; 二氧化硅融化過程;二氧化硅質心位置中圖分類號:TP18? ? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2020

    電腦知識與技術 2020年23期2020-09-27

  • 基于優化初始中心的加權K?均值彩色圖像聚類算法分析
    表明,在進行圖像分割時該算法各方面的性能都要優于其他算法,具有更高的穩定性與準確性。關鍵詞: 彩色圖像; 聚類算法; 加權K?均值; 優化初始中心; 圖像分割; 試驗分析中圖分類號: TN911.73?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2020)18?0026?04Abstract: As an image preprocessing tech

    現代電子技術 2020年18期2020-09-23

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