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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 二值化

機(jī)器視覺如何辨別「黑白」

  • 傳統(tǒng)的機(jī)器視覺通常包括兩個步驟 —— 預(yù)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(jìn)了一批肉雞，想通過視覺檢測其美味程度。機(jī)器在預(yù)處理優(yōu)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(qū)域單獨(dú)進(jìn)行分析，才能做出快速準(zhǔn)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(jì)算機(jī)要把這些東西分開卻得花費(fèi)一番功
  • 關(guān)鍵字： 機(jī)器視覺  圖像分割  全局閾值  局部閾值  二值化  

基于形態(tài)學(xué)的自適應(yīng)閾值分割算法

  • 摘要：針對在巖石變形實(shí)驗(yàn)的熔融圖像處理中，圖像的曝光不均、單個像素點(diǎn)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(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕、膨脹方法的自適應(yīng)閾值分割算法，通過和全局閾值法和局部閾值法
  • 關(guān)鍵字： 圖像處理  圖像分割  二值化  數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)  

基于圖像處理的指針式儀表示數(shù)自動判讀算法研究

  • 本文為了獲取指針式儀表的示數(shù)，研究了基于圖像處理的示數(shù)自動判讀算法。根據(jù)采集到的儀表示數(shù)圖像，首先采用預(yù)處理增強(qiáng)、降采樣及二值化、旋轉(zhuǎn)投影指針的方法提取出指針?biāo)诘膮^(qū)域;然后選取備選區(qū)域并進(jìn)行二值化處理，在備選區(qū)域中定位了針尖的位置;最后對刻度線進(jìn)行標(biāo)記和排序，完成了示數(shù)判讀。結(jié)果表明，測量的214幅圖像中，誤差小于儀表最小分度值5%的讀數(shù)占85.05%。
  • 關(guān)鍵字： 指針式儀表  自動判讀  圖像處理  降采樣  二值化  201506  

一種基于方向圖的指紋預(yù)處理方法研究

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二值化介紹

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