- 傳統的機器視覺通常包括兩個步驟 —— 預處理和物體檢測。而溝通二者的橋梁則是圖像分割（Image Segmentation）。圖像分割通過簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更易于分析。舉個例子，食品加工廠新進了一批肉雞，想通過視覺檢測其美味程度。機器在預處理優化完圖像之后，要先把圖像中的雞肉和背景分開，并對感興趣的區域單獨進行分析，才能做出快速準確的判斷。食品加工廠的視覺處理然而，圖像分割對愚蠢的AI來說并不容易。聰明的人類一眼就能看出下圖中哪些東西能吃、哪些不能吃。但計算機要把這些東西分開卻得花費一番功
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機器視覺 圖像分割 全局閾值 局部閾值 二值化
- 無論是“中國制造2025”還是“工業4.0”都離不開人工智能，離不開計算機視覺，而智能圖像處理是機器視覺的核心技術，隨著圖像處理水平的不斷提高，一定會有力地推動機器視覺的迅速發展。
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機器視覺 圖像分割
- 摘要：針對在巖石變形實驗的熔融圖像處理中，圖像的曝光不均、單個像素點灰度值異常和裂痕帶來的分割噪聲問題，本文提出了一種基于數學形態學中的腐蝕、膨脹方法的自適應閾值分割算法，通過和全局閾值法和局部閾值法
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圖像處理 圖像分割 二值化 數學形態學
- FDA批3D圖像分割系統將推進醫療模擬技術,全球領先的醫療培訓和模擬技術供應商Simbionix USA Corporation 的旗下子公司Simbionix Ltd. 欣然宣布，該公司的 PROcedure Rehearsal Studio(TM) 軟件已獲得美國食品藥物管理局 (FDA) 的許可。PROcedure Rehearsal
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FDA 圖像分割 模擬技術 系統
- 所謂圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區域，并提取出感興趣目標的技術和過程。它是數字圖像處理中的關鍵技術之一，是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。目前圖像分割方面現有的算法非常多，將它們進行分類的
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灰度 方法研究 矩陣 圖像分割
- 圖像分割是圖像處理中的基礎難題，基于閾值的分割則又是圖像分割的最基本的難題之一，其難點在于閾值的選取。策略模式將不同的閾值選取算法封裝起來，使用戶可以針對不同的領域、不同的條件，選用不同的分割算法。
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策略 模式 圖像分割 中的應用
- 1 引 言
圖像分割是圖像處理的主要問題，屬于計算機視覺領域低層次視覺中的問題。目前，對于灰度圖像的分割，已經有相當多的成果和結論，而對彩色圖像的分割，由于比較復雜、運算量大，研究還比較少。彩色圖像通常情況下比灰度圖像包含更多的信息，更接近人的視覺感受，因此，對彩色圖像分割的研究很有必要。目前提出的彩色圖像分割方法主要有：基于邊緣檢測的方法、基于區域的方法、神經網絡法以及其他技術方法。
由于彩色圖像本身的數據量比較大，導致區域調整的過程通常需要很大的計算量。因此為了提高分割速度，提出在彩色圖像
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圖像分割
- 一. 設計概述
1. 設計意圖
迅速發展的醫學影像技術不斷的推動現代醫學進步，CT、MRI、PET廣泛地應用與臨床診斷分析，其作用已經從人體組織器官解剖結構的非侵入檢查和可視化，發展成一種用于手術計劃和仿真、手術導航、放療計劃和跟蹤病灶變化的基本工具，從醫學圖象中分割出解剖結構并構造出形狀地集合表達。
MR脊柱圖像分割的研究對于醫學圖象的計算機輔助識別及神經病理學的臨床研究有著至關重要的作用。如果不能將脊椎準確而清晰從圖像中分割和識別出來的話，那么計算機技術對于醫學臨床研究的價值是非常有
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醫學影像 圖像分割 磁共振成像 MRI Nios II Altera
- 在對圖像的研究和應用中，人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣，這些部分稱為目標或前景(其他部分稱為背景)，他們一般對應圖像中特定的、具有獨特性質的區域。為了辨識和分析目標，需要將他們分離提取出來，在此基礎上才有可能對目標進一步利用。圖像分割就是指把圖像分成格局特性的區域并提取出感興趣目標的技術和過程。這里特性可以是象素的灰度、顏色、紋理等，預先定義的目標可以對應單個區域，也可以對應多個區域。現有的圖像分割算法有：閾值分割、邊緣檢測和區域提取法。本文著重研究基于閾值法的圖像分割技術。
1 閾值法圖像
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閾值法 圖像分割
- 摘 要：介紹了一種在固定的單攝像頭拍攝的交通圖像序列中檢測、跟蹤、分類車輛的方法。該方法大致可分為三部分:抽取背景圖像和圖像分割;基于針孔模型的攝像機定標,計算透視投影矩陣;利用區域特征進行匹配跟蹤,建立目標鏈,恢復目標三維信息,采用模型匹配法對車型分類。實驗證明該方法簡單可行。 關鍵詞：圖像分割 車型識別 目標跟蹤 模型匹配
在現代交通管理和道路規劃中,交通流量和通行車輛的類型、速度是重要的參數。自動獲取這些數據的方法大致可以分為兩類:一類是利用壓電、紅外、環形磁感應線圈等傳感器獲得車輛本
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