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文檔簡介
1、圖像分割和識別是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,也是目標搜索的基礎(chǔ),在理論研究和實際應用中都得到了人們的廣泛重視,圖像分割和識別的方法也很多,有些方法具有一定的實用價值,但在分割方法的自動化程度、通用性、準確性、高效性、抗干擾能力等方面都各有優(yōu)勢,常用的分割方法有:基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法、基于邊緣檢測的分割方法,基于邊界跟蹤的分割方法等。常用的圖像識別方法有統(tǒng)計法、句法識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別法,很多情況下要對這幾種方法綜合應用
2、才能達到很好的分割和識別的目的。 圖像最基本的特征是邊緣,所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合,它是圖像分割所依賴的最重要的特征,也是紋理特征的重要信息源和形狀特征的基礎(chǔ),也是模板匹配的基礎(chǔ)。數(shù)學形態(tài)學法是一個很好的圖像邊緣檢測方法,結(jié)合中值濾波法,能很好地檢測圖像的邊緣。 紙漿纖維目標圖像的跟蹤與搜索方法是圖像處理中的一項關(guān)鍵技術(shù),如何在眾多目標中找到期望目標是圖像搜索要解決的主要問題。如何在
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