二人麻将棋牌平台_有二人麻将的棋牌游戏平台_有二人麻将的棋牌游戏官网

有相同特征的归为一类

更新时间:2019-08-21 22:41点击:

  能够使图像具有所需要的灰度分布,从而有选择地突出所需要的图像特征,来满足人们的需要。灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现该灰度概率之间关系的图形。直方图的均衡化就是一种常用的直方图修正法,它通过把一已知灰度分布的图像经过一种变换,使之演变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像。

  阈值法是一种传统的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。图像阈值分割利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合,选取一个合适的阈值,以确定图像中每一个像素点应属于目标还是背景区域,从而产生相应的二值图像。

  图像边缘是图像最基本的特征,边缘在图像分析中起着重要作用。所谓边缘,是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称为边缘,例如:灰度级的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等。

  通过分割区域来提取形状主要是基于区域的某种“一致性”,在实际图像中,如:灰度,纹理,光流等分布的一致性。这种一致性构成的特征可用于区分图像的各个区域。

  1)离心率:区域的离心率定义为它的主轴和短轴的比,它区分不同宽度目标的能力比较强。长而窄的物体和短而宽的物体偏心率差别很大。

  2) 实心度:当形状有一个或多个明显的凹凸时,实心度就是一个非常有用的特征,可以刻画一个区域的凹凸性。任意集合O的凸壳H就是包含集合O的最小凸包,实心度定义为在H同时也在集合O中像素的数目的比率。实心的目标和空心的目标在实心率上差别很大。

  数字图像的识别技术已经日益广泛应用在我们生活和工作中各个方面安全等等。因此,图像目标识别具有重大研究意义,获得的研究成果应用前景非常广阔。分析研究

  图像分类识别根据图像的不同特征对图像进行分类,有相同特征的归为一类。图像识别方法随着数学算法的不断进步而不断发展。目前,图像分类识别的主要方法有六种:模糊集识别、统计识别、神经网络识别、结构识别、魔板匹配和支持向量机。

  ,通过代数恒等变换,我们可以求得下式的一组7个具有RST不变性的特征(注意Ф

  是模式识别的重要方向,广泛应用于图像分析、机器视觉和目标识别等领域。目前,对形状识别的主要方法有傅里叶描述子、主分量分析等。

  从本质上说,边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映,因此可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。

  它是用一个全局阈值来实现图像二值化。该方法对质量较好的图像(如双峰直方图)有效。这种方法运算简单,易于理解,但适应性不强。

  阈值分割可以认为是将图像由大到小进行拆分,而区域生长则相当于有小到大对像素进行合并。区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成一个区域。实质就是将具有“相似”特性的像素元连接成区域。这些区域是互不相交的,每一个区域都满足特定区域的一致性。具体实现时,先在每个分割的区域找一个种子像素作为生长的起始点,再将种子像素周围邻域中与种子像素相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。直到所有满足条件的像素都包括进来了,一个区域就长成了。 实际应用区域生长法时,需要有以下 3 个步骤:

  3)数据保持性:即能根据描述恢复出初始形状的线)稳定性:小的扰动不会使描述产生大的变化;

  给出。描述子受曲线形状及曲线初始点的影响。对于数字图像数据,边界坐标是离散的而函数或Z(t)不是连续的,这样当采用直角坐标表示时,一条由(2N 上一篇:抽取的木块要放在木塔的顶层 下一篇:也可直接点“搜索资料”搜索整个问题

相关阅读

推荐文章

热门文章

官方微信公众号