- 无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工智能，离不开计算机视觉，而智能图像处理是机器视觉的核心技术，随着图像处理水平的不断提高，一定会有力地推动机器视觉的迅速发展。
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机器视觉 图像分割
- 摘要：针对在岩石变形实验的熔融图像处理中，图像的曝光不均、单个像素点灰度值异常和裂痕带来的分割噪声问题，本文提出了一种基于数学形态学中的腐蚀、膨胀方法的自适应阈值分割算法，通过和全局阈值法和局部阈值法
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图像处理 图像分割 二值化 数学形态学
- FDA批3D图像分割系统将推进医疗模拟技术,全球领先的医疗培训和模拟技术供应商Simbionix USA Corporation 的旗下子公司Simbionix Ltd. 欣然宣布，该公司的 PROcedure Rehearsal Studio(TM) 软件已获得美国食品药物管理局 (FDA) 的许可。PROcedure Rehearsal
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FDA 图像分割 模拟技术 系统
- 所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是数字图像处理中的关键技术之一，是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前图像分割方面现有的算法非常多，将它们进行分类的
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灰度 方法研究 矩阵 图像分割
- 图像分割是图像处理中的基础难题，基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于阈值的选取。策略模式将不同的阈值选取算法封装起来，使用户可以针对不同的领域、不同的条件，选用不同的分割算法。
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策略 模式 图像分割 中的应用
- 1 引 言
图像分割是图像处理的主要问题，属于计算机视觉领域低层次视觉中的问题。目前，对于灰度图像的分割，已经有相当多的成果和结论，而对彩色图像的分割，由于比较复杂、运算量大，研究还比较少。彩色图像通常情况下比灰度图像包含更多的信息，更接近人的视觉感受，因此，对彩色图像分割的研究很有必要。目前提出的彩色图像分割方法主要有：基于边缘检测的方法、基于区域的方法、神经网络法以及其他技术方法。
由于彩色图像本身的数据量比较大，导致区域调整的过程通常需要很大的计算量。因此为了提高分割速度，提出在彩色图像
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图像分割
- 一. 设计概述
1. 设计意图
迅速发展的医学影像技术不断的推动现代医学进步，CT、MRI、PET广泛地应用与临床诊断分析，其作用已经从人体组织器官解剖结构的非侵入检查和可视化，发展成一种用于手术计划和仿真、手术导航、放疗计划和跟踪病灶变化的基本工具，从医学图象中分割出解剖结构并构造出形状地集合表达。
MR脊柱图像分割的研究对于医学图象的计算机辅助识别及神经病理学的临床研究有着至关重要的作用。如果不能将脊椎准确而清晰从图像中分割和识别出来的话，那么计算机技术对于医学临床研究的价值是非常有
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医学影像 图像分割 磁共振成像 MRI Nios II Altera
- 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。
1 阈值法图像
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阈值法 图像分割
- 摘 要：介绍了一种在固定的单摄像头拍摄的交通图像序列中检测、跟踪、分类车辆的方法。该方法大致可分为三部分:抽取背景图像和图像分割;基于针孔模型的摄像机定标,计算透视投影矩阵;利用区域特征进行匹配跟踪,建立目标链,恢复目标三维信息,采用模型匹配法对车型分类。实验证明该方法简单可行。 关键词：图像分割 车型识别 目标跟踪 模型匹配
在现代交通管理和道路规划中,交通流量和通行车辆的类型、速度是重要的参数。自动获取这些数据的方法大致可以分为两类:一类是利用压电、红外、环形磁感应线圈等传感器获得车辆本
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车型识别 模型匹配 目标跟踪 汽车电子 图像分割 汽车电子
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