棉花图像分割方法的比较与分析

正近年来,随着多媒体技术与计算机技术的飞速发展,机器视觉检测系统在棉花加工、检验领域得到应用。该系统通过工业相机以及计算机的方式,采用数字图像处理技术代替人眼对目标进行分析、识别与测量,能够有效克服人工方式的不足,提高生产效率,具有广泛的应用前景。在机器视觉检测系统中,图像分割是基础,而基于边缘的分割方法也是图像分割与模式识别的重要内容,对检测的效果有着重要影响。本文针对棉花图像分割方法进行研究,分别采     

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。     

人工智能技术在麻棉纤维鉴别中的研究现状

为了更好地了解人工智能技术在麻棉纤维定性定量鉴别过程中的应用研究情况。总结了近年来麻棉纤维的鉴定过程,包括纤维图像采集、纤维图像预处理、特征值提取和纤维识别技术,尤其是基于人工智能技术的麻棉鉴定自动检测技术在检测领域的研究进展。人工智能技术为实现麻棉纤检鉴定的自动化提供了实际参考。最后提出人工智能技术目前存在的不足,认为人工智能技术要加大对图像识别领域的研究。     

人工智能算法在图像处理中的应用

人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等,在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点,然后将其在图像处理方面的应用进行综述,最后对应用前景做出展望。     

马尔可夫随机场在纸病检测中的应用研究

纸病检测是造纸生产过程中重要的环节,现有的纸病检测系统一般采用阈值算法或边缘检测算法对图像进行分割。为解决阈值分割和边缘检测分割方式中存在的误分以及过度分割问题,本研究提出了基于马尔可夫（MarKov）随机场的纸病图像分割方法。通过MarKov随机场理论对纸病图像纹理进行分析得到纹理特征参数,利用纹理特征参数以及最大差值对正常背景和纸病区域进行分割。结果表明,相比于其他分割算法,基于MarKov随机场的纸病图像分割方法可有效提取出纸病图像的纹理细节和轮廓特征,提高分割的准确度。     

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。     

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。     

基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究

图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。     

浅谈区域生长法在车牌定位中的应用

图像分割是根据图像的一些特征或特征组合的相似性准则对图像进行处理分类,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。人们在几十年来一直对图像分割方法进行研究,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。图像分割方法大致分为三类:基于阈值的分割方法、基于边缘检测的方法和基于区域的分割方法。在本文中,将主要对区域生长法加以研究,并且应用区域生长法完成对汽车车牌的定位。     

车辆牌照识别系统综述

基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统－车辆牌照识别系统,一般要先对原始图像进行转换、压缩、增强、水平校正等预处理,再用边缘检测法对牌照进行定位与分割,而字符识别多采用特征提取与模式匹配等方法。从中可以看出：多种预处理与识别技术有机结合以提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势。     

医学图像分割方法综述

随着计算机技术的发展,图像分割在很多领域都得到发展并被广泛应用,在医学临床上的应用更是越来越明显和重要。找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义。文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结。     

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     

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。     

基于无映射数据集的生成对抗网络图像生成算法研究

生成对抗网络(GAN)与图像处理的结合一直受到机器视觉领域研究者的推崇,GAN凭借其强大的网络结构和特征学习能力,在图像生成和转换领域尤为出色.为了研究基于生成对抗网络的图像生成算法,对Cy-cleGAN算法进行了重点研究,并结合Pix2Pix算法进行比较分析,得出实验结果.根据人工智能领域的发展提出了可行算法的改进方向,并对GAN在图像生成领域的发展趋势提出了预测.     

基于数字图像的套印误差检测系统研究进展

与传统的人眼套印检测方法相比,基于数字图像的套印误差检测系统具有识别速度快、精度高、便于数字化管理、符合短版活业务增长趋势等优点,已成为数字化印刷设备领域研究的重要课题。对近年来国内基于数字图像处理的套印误差检测系统的研究进展进行了综述,对比了目前使用的套印标记、图像分割算法、套印误差参数计算的优缺点,分析了套印误差检测系统中的常见问题。     

基于最小风险贝叶斯决策的织物图像分割

为了实现利用机器视觉技术进行织物图像检测,对织物图像的分割进行了研究。依据最小风险贝叶斯决策理论,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的图像分割方法。首先建立图像分割的最小风险贝叶斯决策模型,对灰度级类条件概率密度估计出其符合正态分布的数学期望和方差以及损失函数,再依据最小风险贝叶斯决策理论对图像中的每一像素点进行目标图像和非目标图像的类别判断,从而实现目标图像的提取。实验结果表明,该方法在图像分割中是一种实用和成功的方法。     

自然光成像条件下植物根系图像的增强方法研究

图像分割技术应用于植物根系特征提取,是近年来植物根系研究中的重要技术手段,而在图像分割前对图像进行预处理是非常重要的一个环节,其目的是在提取目标区域之前先去除掉一些干扰信号,进而起到增强图片质量的效果,方便后续进行图像特征的提取及分析。文章以在自然光成像条件下水稻根系的图片为研究对象,采用多种图像增强方法,对不同图像增强方法的增强效果进行了研究分析。     

论DBSCAN算法在图像分割中分类的实现

本文介绍了一种基于密度的聚类算法（DBSCAN）的方法来对图像进行分割。DBSCAN是一种对数据进行分类的算法,运用到图像分割表现为对像素进行分类。本算法的主要研究内容包括：在图像分割中DBSCAN算法设计和DBSCASI算法实现。     

基于最大熵阈值分割算法的改进研究

图像分割是图像处理中的重要问题,也是机器视觉研究的经典难题。随着计算机技术的发展,产生许多图像分割方法,不少的研究者提出了许多改进的方法,如自适应阈值法、直方图互确认的图像阈值化分割、最大阈值法等,其中阈值法以其简单、有效、便于理解的特点被广泛的应用。阈值分割技术的目的是将目标从背景中分离出来,重点难点在于阈值的选取。在     

原棉疵点及杂质的检测方法研究与应用

采用数字图像处理技术对原棉疵点杂质进行检测与识别。利用自适应阈值分割的方法对目标图像进行分割及轮廓提取,并根据目标图像的相关特征值,提出了离心率与面积周长之比相结合的人工智能分析方法对原棉疵点杂质进行识别分类,取得了很好的效果。