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     

一种相似区域合并的分水岭路面裂缝图像分割方法

形态学分水岭分割方法比较适用于信息弱小的图像分割,但存在过分割现象,尤其是针对比较复杂无规律的路面裂缝图像,往往分割出的裂缝杂乱,有过多的错乱分支。本文针对分水岭过分割现象,提出基于相似区域合并的分水岭分割方法,从而避免了过分割,提高了分割质量。     

基于改进欧式聚类的堆叠纱筒点云分割方法

针对堆叠纱筒在目标分割时易产生过分割、欠分割等问题,提出了一种改进欧式聚类的点云分割方法。以法向量夹角提取并剔除纱筒堆叠接触区域的边缘点,使纱筒点云处于分散状态。建立纱筒欧式距离模型,对纱筒点云进行聚类,补齐边缘点信息,实现对堆叠纱筒的点云分割。实验结果表明,此方法解决了传统欧式聚类分割算法在纱筒点云分割中的过分割和欠分割等问题,算法具有更好的鲁棒性。     

不同分割结构的紧身胸衣设计实践与分析研究

依据市场调研,对女性紧身胸衣的腰部造型进行不同分割设计,除去造型的其它影响因素,制作12件样衣,进行主观评价,考查不同分割线结构的紧身胸衣的舒适度、喜爱程度以及显瘦程度。结果表明:横竖向曲线分割、竖向曲线分割和横斜向直线分割紧身胸衣,穿着较舒适;斜向直线分割、竖斜向直线分割、斜向曲线分割和横竖向曲线分割紧身胸衣,受女性朋友喜爱的程度较高;斜向直线分割、竖斜向直线分割、竖向曲线分割和横斜向曲线分割紧身胸衣,可以较好地显示腰部瘦。     

融合局部纹理特征的颗粒图像SLIC超像素分割方法

将SLIC超像素分割的方法引入颗粒图像检测的分割过程中,将颗粒图像分割成感兴趣的超像素块,可降低后续图像处理过程的复杂度。由于SLIC超像素分割在聚类过程中计算相似度时没有考虑图像的纹理特征,一定程度上会影响颗粒目标外轮廓分割的细节。利用CRLBP局部纹理算子纹理特征,改进SLIC分割中聚类相似度的计算,并按照符合颗粒形状的圆形邻域搜索相似点,保证了分割速度。通过对棉种颗粒图像的分割试验,与传统分水岭算法和SLIC超像素算法进行比较,结果表明改进的SLIC超像素分割方法能更有效地分割出颗粒目标。     

基于核模糊c-均值聚类与阈值分割的SAR影像分割算法

由于SAR影像存在强烈的相干斑点噪声,传统的方法分割方法存在缺陷。文章在SAR影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊c-均值聚类与阈值分割结合的SAR影像分割算法,对SAR影像实现分割实验,通过实验分割结果的分析,证明了算法的可靠性。     

橱柜的主界面设计

本文定义了橱柜主界面的概念,并从艺术层面探讨了橱柜主界面的分割设计和色彩设计.橱柜主界面的分割设计主要有等分分割、数学级数分割、倍数分割、黄金比率分割、平方根此率分割、自由分割等;橱柜主界面的色彩设计主要采用对比或者调和的设计手法.     

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。     

基于多特征融合的织物印花图像分割

针对织物印花检测精度的问题,采用结合颜色特征和纹理特征多特征融合的方法,对织物印花图像进行有效分割,从而为提高织物印花的检测精度奠定了基础。在织物印花的分割过程中,首先采用颜色特征结合基于自动种子点选取的区域增长算法对图像进行初始分割,在初始分割的基础上,利用小波变换提取干扰区域的纹理特征,从而可以进一步地消除干扰区域,实现织物印花图像的准确分割。实验结果表明：基于多特征融合的分割算法能够准确地分割出织物的印花图案,克服了仅仅采用颜色特征或者纹理特征时产生的分割失真,提高了分割的质量,具有较好的应用价值。     

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。     

基于弱监督学习的图像语义分割方法综述

为了解决全监督语义分割网络训练成本高的问题,研究者们提出了基于弱监督学习下的语义分割方法。文章对弱监督学习的语义分割方法进行综述,并介绍了语义分割领域常用的数据集和评价指标,最后提出了弱监督语义分割的发展方向。     

基于小波域多尺度Markov随机场的织物印花图案分割

织物印花图案的分割是纺织印染工艺中一个非常重要的过程,为了提高纺织印花图案的分色精度,本文采用小波域的多尺度Markov随机场模型实现了织物印花图案的分割。该方法首先对图像进行预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解,在每一尺度的分割过程中利用了各尺度上的有关信息:特征场建模通过描述小波系数之间的相关性反映每一像素位置的特征属性,标记场建模通过考虑邻域标记间的相互作用反映图像分割的区域性。两种随机场建模以联合概率乘积的形式相互约束,共同作用于该尺度的分割过程。在分割过程中,从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果。     

基于脉冲耦合神经网络的人脸图像边缘分割

为实现在复杂背景中对人脸图像边缘的快速分割,以满足对后续的人脸检测的准确性要求。本文利用脉冲耦合神经网络(PCNN),对人脸数据库JAFFE进行分割,这是一种依赖于图像的自然属性具有重要发展前景的图像分割方法。实验证明,该算法在背景与目标有重叠时分割效果优于阈值分割,分割出来的边缘较为光滑,封闭性好。     

图像分割的研究进展

在计算机飞速发展的背景下,计算机的图像处理技术渗入到各个行业中。图像分割作为一种基本的图像处理技术,它的目的是把图像分成各具特征的区域,从中提取感兴趣的技术。下面我们就来探讨一下图像分割的进展,以及图像分割中的自动分割和半自动分割的比较。     

曲线分割在立体裁剪中的应用

曲线分割作为分割线表现手法的一种,赋予了服装独特的造型感及立体感。时代及技术的不断发展,使得曲线分割与立体裁剪的结合成为一种必然。从曲线分割的发展、立体裁剪技术以及曲线分割与立体裁剪的应用等方面入手,介绍了曲线分割在立体裁剪中的应用。     

阈值分割技术发展现状综述

在图像分割的众多方法中,阈值分割法简单且性能稳定,是一种最基本、应用最广泛的分割技术,其实质就是:利用图像灰度直方图信息,得到图像分割的阈值,把像素级分成若干类,从而实现目标与背景的分离。文章主要对阈值分割技术的发展现状进行了综述,介绍了传统方法的阈值分割和优化算法的阈值分割,分析了各种方法的原理及特点。     

基于梯度改进Hough变换的油菜籽图像分割方法

提出了一种基于梯度改进的Hough变换的图像分割算法,用于提高油菜籽的图像分割质量。先将原始图像转换成灰度图像,然后通过改进的Hough变换找到油菜籽粒的圆心,连接两个相邻的籽粒的圆心,将垂直于圆心连线的切线作为两个籽粒的分界限,从而实现油菜籽粒的分割。采用一些通用的分割算法与本方法对同一图像的分割效果进行比较,结果表明本方法的分割效果优于其它方法。     

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SVM的植物病斑区域分割

利用计算机视觉技术进行植物病斑快速分割,具有分割精度高,分割速度快的特点。基于bp神经网络的植物病斑分割方法,具有需要大量的训练样本的缺点。文章采用SVM方法进行植物病斑分割,该方法能够在小样本上,取得与bp神经网络相当的效果。     

浅析分割线在女装结构设计教学中的运用

分割线既能构成服装多种外廓型的装饰性变化,又能起到内部分割的功能性作用。在女装结构设计教学中,引导学生可根据不同女性体型特征,利用竖线分割、横线分割、曲线分割等设计手法,掌握分割线在女装结构设计中的多样化。