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電子發(fā)燒友網(wǎng)>模擬技術(shù)>基于SoPC的邊緣圖像連通區(qū)域標記的算法

基于SoPC的邊緣圖像連通區(qū)域標記的算法

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基于SOPC技術(shù)的圖像分割系統(tǒng)設(shè)計_張學(xué)東
2017-03-17 08:00:000

基于改進Canny的圖像邊緣檢測算法

圖像邊緣是計算機理解圖像的重要特征之一。在數(shù)字圖像中,邊緣就是相鄰的具有顯著不同特征區(qū)域間的分界線。在機器視覺領(lǐng)域,對邊緣檢測算法進行了深入的研究,得到了各種針對不同領(lǐng)域圖像算法。通常將圖像邊緣
2017-11-02 15:15:1719

基于超熵的檢測嘈雜醫(yī)學(xué)圖像邊緣算法

由于醫(yī)學(xué)圖像會同時含有物體邊緣、物體陰影與噪聲,針對于醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測中很難從噪音或者微小幾何特征中區(qū)分出精確邊緣的問題,本文提出了一種基于超熵的檢測嘈雜醫(yī)學(xué)圖像邊緣算法,引入超熵系數(shù),通過適當
2017-11-10 16:36:294

基于分區(qū)連通性恢復(fù)算法DCRA

針對現(xiàn)有算法恢復(fù)分區(qū)連通性存在容錯性差的問題,提出了分區(qū)雙連通性恢復(fù)算法DCRA。該算法旨在網(wǎng)絡(luò)中心區(qū)域構(gòu)建骨干多邊形,分區(qū)以兩條互不相交的路徑與多邊形連接,從而實現(xiàn)分區(qū)間的雙連通。仿真實驗表明
2017-11-21 14:35:523

利用數(shù)據(jù)場和歐氏距離的圖像邊緣提取

圖像邊緣圖像分析和識別的基礎(chǔ),圖像邊緣信息的準確性和完整性對后續(xù)圖像分析和識別有重要影響。為實現(xiàn)圖像邊緣有效提取,提出一種利用數(shù)據(jù)場和圖像歐氏距離的圖像邊緣提取方法。首先,該方法利用數(shù)據(jù)場理論構(gòu)建
2017-11-24 15:03:051

基于天空分割的單幅圖像去霧算法

針對暗通道先驗算法在天空區(qū)域失效和復(fù)原圖像色彩變暗的問題,提出一種基于天空分割的圖像去霧算法。首先,采用基于邊緣檢測的分割算法將原始圖像區(qū)分為天空區(qū)域和非天空區(qū)域;其次,在暗通道先驗算法的基礎(chǔ)上
2017-11-24 16:28:354

基于草地圖像邊緣檢測

圖像是客觀對象的一種相似性描述,邊緣圖像中的重要特征,邊緣檢測是基于灰度突變來分割圖像的最常用的方法,包含著許多重要信息。本文介紹的算法主要應(yīng)用于智能割草機器人,現(xiàn)在常見的割草機器人,一般都采用
2017-11-29 11:39:051

圖像分割的非局部均值去噪算法

針對傳統(tǒng)非局部均值(NLM)算法的濾波參數(shù)非自適應(yīng)及去噪后邊緣易模糊的缺點,提出一種基于圖像分割的非局部均值去噪算法。該算法分為兩個階段:第一階段根據(jù)噪聲大小及圖像紋理自適應(yīng)確定濾波參數(shù)的值,并采用
2017-11-30 14:19:301

一種新的彩色圖像分割算法

本文提出一種新的結(jié)合分水嶺與種子區(qū)域生成、區(qū)域合并的彩色圖像分割算法。首先將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成HSI間,應(yīng)用分水嶺算法圖像進行初始化分割,形成過分割效果。接著基于分水嶺算法得到的分割結(jié)果,利用
2017-12-14 14:41:071

圖像分割和圖像邊緣檢測

 圖像分割的研究多年來一直受到人們的高度重視,至今提出了各種類型的分割算法。Pal把圖像分割算法分成了6類:閾值分割,像素分割、深度圖像分割、彩色圖像分割,邊緣檢測和基于模糊集的方法。但是,該方法
2017-12-19 09:29:3810131

視覺顯著性的快速區(qū)域立體匹配算法

( Sobel)邊緣特征和相角特征完成特征匹配、得到粗視差圖;最后通過檢測粗視差圖中的視覺顯著性,消除圖像弱紋理區(qū)域的突兀噪聲。相比絕對誤差累計(SAD)、平方誤差累計(SSD)和歸一化灰度互相關(guān)(NCC)算法,所提算法對光
2017-12-28 17:09:280

基于標記類屬屬性的多標記學(xué)算法

在多標記學(xué)習(xí)中,由于不同的標記可能會帶有自身的一些特性,所以目前已經(jīng)出現(xiàn)了基于標記類屬屬性的多標記學(xué)習(xí)算法LIFT。然而,類屬屬性的構(gòu)建可能會增加屬性向量的維度,致使屬性空間存在冗余信息。為此,借助
2017-12-29 14:46:150

面向問卷圖像的版面分析算法

針對目前已有的問卷圖像版面分析算法無法自動識別信息填寫區(qū)域和無法處理無固定格式的問卷圖像等問題,提出了一種連通區(qū)域和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的問卷圖像版面分析算法.首先獲得掃描得到的問卷圖像的中心有效圖形
2018-01-02 16:57:500

基于四元數(shù)的最小核值相似區(qū)邊緣檢測算法

邊緣作為圖像的特征之一,包含了大量的圖像信息。邊緣是性質(zhì)不同區(qū)域邊界,反映了圖像的局部區(qū)域特征。彩色圖像邊緣檢測都是基于某種顏色空間下進行的,常用的有紅綠藍( Red Green Blue.RGB
2018-01-15 10:20:561

手指靜脈圖像魯棒邊緣檢測算法

手指靜脈識別技術(shù)是新一代的生物特征識別技術(shù),具有潛在的廣泛應(yīng)用。為定位用于識別的靜脈區(qū)域,一個重要的工作是對手指邊緣進行檢測。對于低質(zhì)量手指靜脈圖像,經(jīng)典邊緣檢測算法檢測效果不理想。為此,提出一種
2018-01-16 11:33:541

多尺度積圖像邊緣檢測算法

針對邊緣檢測中存在的噪聲敏感性問題。本文根據(jù)Mallat快速小波變換算法的思想,提出用高斯函數(shù)和其一階導(dǎo)數(shù)分別作為低通和高通濾波器對圖像進行多尺度分析,通過非下采樣提取不同尺度上的系數(shù),然后利用尺度
2018-02-28 15:46:471

圖像邊緣檢測算法體驗步驟

圖像邊緣檢測算法體驗步驟(Photoshop,Matlab) 1. 確定你的電腦上已經(jīng)安裝了Photoshop和Matlab 2. 使用手機或其他任何方式,獲得一張彩色圖像(任何格式),建議圖像顏色
2018-05-21 14:56:554385

利用FPGA實現(xiàn)快速二值圖像連通標記算法,有何特點及應(yīng)用

本文以適合FPGA實現(xiàn)為目的,提出一種具有計算規(guī)則性的快速二值圖像連通標記算法。與傳統(tǒng)的二值圖像標記算法相比,該算法具有運算簡單性、規(guī)則性和可擴展性的特點,適合以FPGA實現(xiàn)。選用在100MHz
2018-11-14 10:07:006259

什么是邊緣檢測算法 邊緣檢測算法的詳細資料介紹

什么是邊緣?邊緣一般是指圖像在某一局部強度劇烈變化的區(qū)域。強度變化一般有兩種情況:1. 階躍變化2. 屋頂變化
2018-12-17 08:00:003

邊緣檢測算子在圖像處理中的應(yīng)用

邊緣圖像中像素值發(fā)生劇烈變化而不連續(xù)的結(jié)果,它存在于目標與背景、目標與目標、區(qū)域區(qū)域之間。邊緣檢測是圖像基于邊界分割的第一步。由圖像灰度的特點,可將邊緣類型分為階梯狀邊緣、脈沖狀邊緣、屋頂狀邊緣。
2019-01-10 15:45:117938

基于canny邊緣檢測算法有效解決檢測邊緣斷裂問題

邊緣檢測是圖像處理中的重要內(nèi)容。圖像邊緣圖像局部特性不連續(xù)性(灰度突變、顏色突變、紋理結(jié)構(gòu)突變等)的反映,它標志著一個區(qū)域的終結(jié)和另一個區(qū)域的開始。在實際圖像處理問題中,圖像邊緣作為圖像的一種
2020-08-06 09:12:237589

怎樣使用Otsu實現(xiàn)圖像分割算法的設(shè)計

方式,分別運用Sobel,Log和Canny邊緣檢測算法與直線擬合法相結(jié)合,將圖像的目標和背景區(qū)域限制在一對平行于對角線的界線內(nèi),使用噪聲點的鄰域均值代替其灰度值,利用2維Otsu斜分法將目標從背景中分割出
2020-10-13 16:51:293

一種基于間隔準則的多標記學(xué)習(xí)算法

針對多標記學(xué)習(xí)分類問題,算法適應(yīng)方法將其轉(zhuǎn)化為排序問題,并將輸出標記按照其與示例的相關(guān)性進行排序,該類方法取得了較好的分類效果。基于間隔準則提出一種多標記學(xué)習(xí)算法,通過優(yōu)化模型在示例的相關(guān)標記集合
2021-03-26 11:33:129

基于邊緣擴張的條形碼圖像判別定位方法

進行擴張?zhí)幚砼c判別的定位方法。首先使用改進的 Sobel算子提取圖像邊緣特征,對條形碼邊緣進行區(qū)域擴張?zhí)幚?,以増?b class="flag-6" style="color: red">連通性;然后應(yīng)用圖像連通區(qū)域的形狀特征對條形碼區(qū)域進行判別;最后應(yīng)用 Radon變換對傾斜的條形碼進行校正
2021-03-31 14:16:0012

可改善圖像失真現(xiàn)象的單幅圖像去霧算法

分布自適應(yīng)計算分割閾值,據(jù)此將圖像劃分為亮白區(qū)域與非亮白區(qū)域。根據(jù)圖像的灰度分布數(shù)據(jù)計算權(quán)重因子,將其融入透射率以提髙圖像邊緣的平滑度。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用大氣散射模型恢復(fù)無霧圖像。實驗結(jié)果表明,該算法能夠有
2021-05-25 16:31:323

基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素邊緣提取算法

為實現(xiàn)復(fù)雜背景圖像中髙精度邊緣的準確提取,提出一種改進的單像素邊緣提取算法。在改進的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過添加輔助輸出層與采取多尺度輸入的方式初步提取圖像多像素邊緣,并利用分水嶺算法對多像素邊緣進行
2021-05-27 14:30:005

PIL的使用以及劃分圖像的皮膚區(qū)域

本項目將使用python3去識別圖片是否為色情圖片,會使用到PIL這個圖像處理庫,并且編寫算法來劃分圖像的皮膚區(qū)域
2022-07-15 10:03:041160

如何提取深度圖像邊緣信息?

Sobel算子是一種基于圖像梯度的邊緣檢測算法,可以在x方向和y方向上計算圖像的梯度,然后將兩個梯度值合并成一個邊緣強度值。
2023-02-24 17:56:491126

圖像處理算法——邊緣檢測

基于邊緣檢測的分析不易受整體光照強度變化的影響,同時利用邊緣信息容易凸顯目標信息和達到簡化處理的目的,因此很多圖像理解方法都以邊緣為基礎(chǔ)。邊緣檢測強調(diào)的是圖像對比度。
2023-11-30 16:56:20368

二值圖像連通區(qū)域標記原理

,即給每個連通區(qū)域一個唯一的標識符。 連通區(qū)域標記圖像分析和圖像處理中的一個重要步驟,可以用于圖像分割、邊緣檢測、目標提取、形狀描述等應(yīng)用。在本文中,我們將介紹二值圖像連通區(qū)域標記的原理和常用算法。 連通區(qū)
2024-01-05 14:28:10165

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