二值化 文章 進入二值化技術(shù)社區(qū)
機器視覺如何辨別「黑白」
- 傳統(tǒng)的機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，食品加工廠新進了一批肉雞，想通過視覺檢測其美味程度。機器在預(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)域單獨進行分析，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。但計算機要把這些東西分開卻得花費一番功
- 關(guān)鍵字： 機器視覺 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(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)
一種基于方向圖的指紋預(yù)處理方法研究
- 摘要：提出一種基于方向圖的指紋預(yù)處理方法，利用指紋圖像的方向信息實現(xiàn)了指紋的增強、二值化以及不可...
- 關(guān)鍵字： 指紋圖像 方向圖 二值化 不可恢復(fù)區(qū)域
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