图像分割技术在医学图像处理中的应用实践

图像分割技术是图像处理的重要内容和关键步骤,在图像分割领域中,医学图像分割是该技术在医学领域的具体应用,这也是当前需要解决的一个难点,医学领域的图像处理技术存在特定性,在应用中需要充分考虑医学图像处理的要求,并根据实际需要改进算法。文章着重于研究图像分割技术在医学图像处理中的应用实践,旨在推动图像分割技术进一步成熟。     

关于图像分割算法的研究

近些年来人工智能在计算机领域内,得到了越来越广泛的重视。图像处理是人工智能领域中一个重要的分支。图像分割是进行图像分析处理的第一步,也是机器视觉的重要步骤。作为特征提取和图像识别的基础,图像分割的处理结果的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。为了研究图像分割的方法,采用了基于边界的图像分割、基于区域的图像分割、基于阈值的图像分割和基于聚类的图像分割方法,并作出分析。     

浅谈图像分割方法的研究运用

图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类,把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础,是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理,所以图像分割被视为图像处理的瓶颈,具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究,并且几十年来,这方面的研究从来没有间断过。到目前为止,已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。     

图像分割技术在棉纤维检测中的应用

本文详细介绍了棉纤维在图像检测中,粘连纤维的分割和分割前去噪的图像处理技术。利用棉纤维的外形特点和纤维粘连特征,为棉纤维图像的去噪和分割提出了新的解决方案。     

图像分割技术在棉纤维检测中

本文详细介绍了棉纤维在图像检测中，粘连纤维的分割和分割前去噪的图像处理技术。利用棉纤维的外形特点和纤维粘连特征，为棉纤维图像的去噪和分割提出了新的解决方案。     

图像分割算法综述与探索

图像分割是作为图像处理的一项重要技术,从研发至今已经应用于各个领域。实践中的图像分割又可以根据具体的操作方法的不同,细分为各种图像分割算法,文章中笔者将结合自己的专业知识和工作经验,简单的介绍下几种普遍的图像分割算法。     

基于最大类间方差的图像分割算法研究

图像分割算法是当前计算机图像处理的难点之一,由于图像区域内部像素的灰度变化相似度高,而在图像边界上的像素变化不连续。为了将图像分割成不同的区域,实验分析了最大熵阈值分割法和迭代式阈值分割法原理,并在此基础上对比研究了最大类间方差法。实验结果表明:最大类间方差法的峰值信噪比最大,均方根误差,图像分割效果最好。     

鸡蛋品质检测系统的图像处理技术研究

鸡蛋品质检测系统中的图像处理主要涉及图像平滑、边缘检测和图像分割三个方面。本研究采用矢量中值滤波的方法对鸡蛋的彩色图像进行平滑去噪,很好的保护了彩色图像色度信息。选用Prewitt算子检测图像边缘。经过反复试验,选取全局阈值进行图像分割,将目标鸡蛋图像从背景中分离出来。研究和实验结果表明,使用本实验的图像处理技术可以精确地提取鸡蛋品质检测的图像信息,为开发鸡蛋在线检测系统提供了技术基础。     

一种基于OpenCV的织物疵点检测方法

在织物疵点自动检测开发中,传统的图像处理代码编写繁琐、效率不高.OpenCV具有较强的图像处理能力且提供了丰富的图像处理函数,可以把OpenCV运用到织物疵点检测上.以断经、纬疵样本为例,提出在OpenCV环境下采用阈值分割提取疵点图像,利用形态学技术实现噪点分离及断线连接.边缘检测实现了疵点图像在原图像中的准确定位.实验结果表明,OpenCV有简化代码、提高编程效率的图像处理强大功能,疵点检测结果准确,效率高.     

浅谈计算机技术在图像处理的应用

图像处理技术兴起于上世纪六十年代,主要是为人们提供处理图像的理想化手段。随着科技领域的发展,计算机在图像处理里的应用也越来越广泛,因为计算机可将图像中所显示的信息转化为数据信息,然后计算机将这些数字信息进行改编重组等,使得原图像达到增强、分割、压缩、编码、提取等效果。     

计算机图像处理技术在纺织测试中的应用——评《纤维和纺织品测试技术》

正计算机图像处理技术是指利用计算机技术将图像信号转变为数字格式。计算机图像处理技术的覆盖范围广泛,包括数字图像变形技术、彩色图形处理技术、图像分割技术等。计算机图像处理技术能够将直观的图像信号进行数字转化,这一技术在生产生活的各个行业中得到了广泛应用。在纺织行业中传统检测方法大多为人工经验累积测试,人为影响因素大,准确率无法稳定。利用计算机图像处理技术能够降低人为主观因素的影响,对纺织品的外观形态、内在质量进行客观准确的评定。《纤维和纺织品测试技术》一书是针     

基于图像分割的拼色纺织品分色算法

 采用计算机图像分割技术对纤维混色产品的高分辨率扫描图像进行处理,提出了根据其所含纤维色彩特点进行图像分割的方法。将彩色图像转化为HSV色彩空间,对图像的灰度区域针和彩色区域分别以V分量和H分量进行分割,分割过程采用模糊C聚类分析(FCM)的方法进行。实验结果表明,此方法可以图像分割成有效的几个类别,并保持原有图像的色彩、纹理信息。该方法可以用于计算机辅助拼色纤维配色,与传统的通过光学模型预测方法相比,此方法更为直接,有效。     

基于分量组合及其位压缩的纺织图案提取方法

颜色压缩技术在彩色图像分割和表达等许多应用中是一项关键技术。提出了一种新的基于颜色分量运算及其位屏蔽压缩的图像处理技术,并将该技术应用到了纹理状织物图案的提取研究中。颜色分量运算的系数与线性组合方式由实验确定,研究表明,颜色分量运算可以增强织物图案的显示特性,而颜色位的屏蔽运算可以在保证处理实时性的同时减弱图像中的噪声污染成分,减小原图像上因噪声干扰引起的纹理分割误差。     

基于图像处理的铁路轨枕分割方法研究

轨枕作为铁路线路重要的基础设施,其工作状态是否正常对铁路线路的安全有着重要的影响。文章提出了一种基于图像处理的铁路轨枕分割方法,包含铁路图像采集、图像预处理、轨枕图像分割提取等部分。在对灰度图像进行Laplacian边缘检测处理后采用区域扫描定位法对轨枕位置进行定位,提取轨枕图像,以期应用到后续状态检测中。     

图像分割技术综述

图像分割是图像处理中的一项关键的技术,是目标识别和图像解释的前提,多年来一直倍受关注。目前,在图像分割领域里的分割方法众多,但至今没有一种通用的方法。文章综述了近年来在图像分割技术中出现的常用方法及它们的优缺点,并对图像分割技术的前景进行了分析及展望。     

谷类作物粘连颗粒图像分割方法研究进展

在小麦、玉米等粮食作物的质量评价中,基于计算机视觉方法的应用研究非常广泛。在图像采集时,由于粮食颗粒形状小、数量多,分布随机、具有类圆性等特点,在质检时常出现粘连情况,将大大影响对粮食作物的准确计数、分类、定级、定价等。本文首先介绍基于阈值、边缘、区域等传统分割方法,阐明分水岭、凹点分割方法更加适用于粘连颗粒分割,明确各自优缺点;然后介绍基于深度学习分割算法的发展时间线,重点阐述基于U-Net、Mask R-CNN方法在处理粘连颗粒图像分割中的应用,统计相应的公开数据集,以找出更适合粘连籽粒分割的方法。最后对粘连颗粒图像分割方法所面临的挑战进行总结,并做出展望,为计算机视觉在相关领域的应用提供参考。     

基于图像饱和度的棉花异性纤维图像快速处理方法

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。作为机器视觉检测技术的关键,图像分割方法决定着机器视觉检测的效果。在最近几年,各种分割方法得到了广泛的应用,包括单阈值分割、多阈值分割、自适应阈值分割等基于阈值的分割,基于边缘检测算法的分割,以及基于区域的分割。但是没有一种分割方法是通用的,各种分割方法的有效性还是取决于被分割对象,而这些方法在速度方面不适合     

地图图像的彩色分割算法及其实现

地图是表现地理空间信息的图像,其中的彩色符号代表着不同的地理实体.对彩色地图图像的专色分色和提取,被广泛应用于地图的数字化采集以及对地理现象的智能化分析.本文探讨了地图扫描图像自动分色的原理和过程,在分色中首先利用图像处理技术,如图像的增强、滤波、去噪、锐化等方法进行采样样本的优化,然后再应用直方图的磨光、阈值分割、模糊约束聚类等算法模型,实现彩色扫描图像自动分割,得到比较满意的专色分色结果.论文还对分色结果存在的问题进行了讨论,提出了改进意见.     

计算机图像处理技术应用研究

计算机图像处理技术指的是技术人员运用计算机知识对数据或者图像信息进行处理的有关技术,计算机图像处理技术的应用领域十分广泛,足迹遍布各个领域,农业、工业、广告传媒以及工程技术等领域都会运用计算机图像处理技术。尤其是工程领域对计算机图像处理技术的应用越来越广泛。     

基于FCM的针织物花纹自动分割

介绍了模糊C均值聚类算法的基本概念。由于企业在利用针织物CAD系统对来样产品进行花纹仿制时,一般采用人工仿制的方法,耗时耗力,为解决此问题提出了采用图像处理技术,结合FCM算法,对针织物表面的花纹进行自动分割的方法,其中包括:图像采集、图像预处理和织物纹理分割,在图像预处理中详细说明了图像灰度化和傅立叶低通滤波的过程。经过试验检验,结果表明,相对于传统的方法,该分割方法对于不同颜色、不同类型的针织物都有良好的花纹识别效果,具有较好的通用性。