图像分割的英文
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图像分割英文资料及翻译
一种在线图像编码识别系统的设计
摘要:本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程,对其中
重点环节进行了分析与研究,给出了主要环节问题的解决方法,在识别算法上,结合模板匹配与特征识别,提出了基于特征加权的模板匹配算法,该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。 关键词:图像处理;模式识别;特征加权;软件设计
0引言
图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题,它具有广泛的应用背景,比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自动阅读、报表自动处理等,由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些共性,本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计,对一般图像编码字符识别系统进行了阐述,对关键环节进行了研究与分析,该方法对其它在线图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。
1在线图像编码识别系统流程
在线图像编码字符识别系统主要包括数字图像的采集、存储、图像预处理、编码图像提取、编码特征提取、编码识别和后续处理等一些环节,其流程图如图1所示。
编码图像的采集与存储 编码特征提取与识别 后续处理 图像预处理 图1 在线图像编码字符识别系统流程图 在线轮胎图像编码字符识别系统要求对通过生产流
图像分割英文资料及翻译
一种在线图像编码识别系统的设计
摘要:本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程,对其中
重点环节进行了分析与研究,给出了主要环节问题的解决方法,在识别算法上,结合模板匹配与特征识别,提出了基于特征加权的模板匹配算法,该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。 关键词:图像处理;模式识别;特征加权;软件设计
0引言
图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题,它具有广泛的应用背景,比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自动阅读、报表自动处理等,由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些共性,本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计,对一般图像编码字符识别系统进行了阐述,对关键环节进行了研究与分析,该方法对其它在线图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。
1在线图像编码识别系统流程
在线图像编码字符识别系统主要包括数字图像的采集、存储、图像预处理、编码图像提取、编码特征提取、编码识别和后续处理等一些环节,其流程图如图1所示。
编码图像的采集与存储 编码特征提取与识别 后续处理 图像预处理 图1 在线图像编码字符识别系统流程图 在线轮胎图像编码字符识别系统要求对通过生产流
图像分割
《高分谱遥感图像分割》
实习报告
姓名:孟烈 班级:064131 学号:20131002235 老师:喻鑫 时间:2015/11/19
任务一:基于区域的影像分割处理
利用eCognition软件,处理高空间分辨率影像“or_196532810.tif”。尝试多种分割方 法,对每种方法设置其不同参数,得到不同参数设置下的分割结果。具体要求:
1)每种分割方法不同参数设置情况下,展示其相应的分割结果,包括:整幅影像结果、 至少2种典型地物覆盖的局部影像分割结果。
2)分析各种分割方法的参数设置对分割结果的影响,给出有关结论。
打开易康软件后,会提示两种模式,一种是【Quick Map Mode】,称之为快速制图模式,另一种是【Rule Set Mode】,称之为规则开发模式。前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户,能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制,但是提供的功能有限,而且不能建立规则集;因此这里选择规则开发模式。
在主界面右边的【Process Tree】里,右键然后选择【Apeend New】,在弹出的【Edit Process】对话框里
1. 棋盘分割——Chessboard Segmentatio
基于FCM的图像分割
基于FCM的图像分割
摘要:
本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文:A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说,是一个验证性实验。
论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法(FLICM),用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息,定义了一种新型的模糊因子,可以克服经典FCM算法的缺点,同时,提高集群性能。此外,FLICM算法处理原始图像,也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明,FLICM算法是有效的和高效率,也提高了噪声图像的鲁棒性。
根据论文内容,实验进行了如下验证:
(1) Dunn首次提出,后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值(FCM)聚类算法,是一个迭代算法,只考虑了像素点的灰度。
(2) Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法,称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2,减少了运算量,也提高了鲁棒性。
(3)Szilagyi等人提出的EnFCM算法,通过
基于FCM的图像分割
基于FCM的图像分割
摘要:
本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文:A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说,是一个验证性实验。
论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法(FLICM),用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息,定义了一种新型的模糊因子,可以克服经典FCM算法的缺点,同时,提高集群性能。此外,FLICM算法处理原始图像,也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明,FLICM算法是有效的和高效率,也提高了噪声图像的鲁棒性。
根据论文内容,实验进行了如下验证:
(1) Dunn首次提出,后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值(FCM)聚类算法,是一个迭代算法,只考虑了像素点的灰度。
(2) Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法,称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2,减少了运算量,也提高了鲁棒性。
(3)Szilagyi等人提出的EnFCM算法,通过
图形图像基础 - 图像分割
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
( 201—201学年 第 学期 )
课程名称:图形图像基础 开课实验室: 201年 月 日 年级、专业、班 实验项目名称 教师评 教师签名: 图像分割 学号 姓名 成绩 指导教师 语 年 月 日 一、实验目的及内容
目的:掌握和熟悉Matlab编程环境及语言;掌握数学形态学和图像分割的基本原理及应用。
内容:
1. 通过数学形态学实现边界提取。
2. 通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化;
3. 分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测;通过Hough检测图像中的直线。
二、要求
1. 描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 2. 编写程序,使用数学形态学方法实现边界提取。 3. 描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 4. 描述Canny边缘检测算法原理及Hough变换直线检测原理。
5. 使用Matlab中的edge函
生物图像分割的卷积网络
生物图像分割的卷积网络U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies,University of Freiburg, Germany
周东浩
浩
论文的优势深度网络的成功训练需要大量的样本 本论文中使用数据增长策略来提高数据的利用率 包含一个收缩路径来捕捉内容 包含一个扩张路径来实现精准定位 两个路径是对称的,形成一个u形,我们称这种方法 是u-net
优点:使用的样本少,速度快,效果更好 (对比滑窗卷积网络)
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滑窗法的原理:滑窗法是将一个像素的局部区域作为 输入来预测像素的类标签 优点:①能够定位 ②局部区域法输入的训练数据比训练图像数目 大得多 缺点:①很慢,因为网络要为每个块运行,重叠的块 导致冗余信息很多 ②定位和获得图像信息不能兼得
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u-net
Com
基于MATLAB的图像分割技术
利用阀值法对图像进行分割: >> f=imread('peppers.png'); >> f=rgb2gray(f); >> f=im2double(f);
>> t=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); >> done=false; >> while ~done g=f>=t;
tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(t-tn)<0.1; t=tn; end;
>> display('Threshold(t)-Iterative'); Threshold(t)-Iterative >> t t =
0.4691
>> r=im2bw(f,t);
>> subplot(2,2,1);imshow(f); >> subplot(2,2,2);imshow(r);
>> xlabel('迭代法全局阀值分割'); >> th=graythresh(f); >> th th =
0.3961
>> s=im2bw(f,th);
>> subplot(2,2,3);imshow(s); >> xlabel('全局阀值Otsu分割'); >> se=
实验五 图像分割
1 clear
I=imread('rice.tif') figure imshow(I) imshow(I)
I=imread('rice.png') I=imread('rice.tif') imshow(I)
I2=im2bw(I,91/255); I3=im2bw(I,140/255); I4=im2bw(I,120/255); I5=im2bw(I,56/255); figure imshow(I2) figure,imshow(I2) figure,imshow(I3) figure,imshow(I4) figure,imshow(I5)
2 clear all;
I=imread('coins.png'); subplot(1,3,1),imshow(I); xlabel('(a) 原始图像'); %下面使用MATLAB函数计算阈值 level=graythresh(I);
%大津法计算全局图像I的阈值
BW=im2bw(I,level); %阈值分割
subplot(132),imshow(BW);
xl
MATLAB图像分割代码
[matlab图像处理] 阈值分割
%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);
title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割
zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)
%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;
%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m
for j=1:n
tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)
%前景灰度值
iforeground=iforeground+1;