
图像处理
文章平均质量分 87
加泰罗尼亚
这个作者很懒,什么都没留下…
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最小交叉熵图像分割(Minimum cross entropy thresholding)
本文是Li和Lee关于一维最小交叉熵图像阈值分割的原文。这里进行了简单翻译,有不足的地方请大家一起讨论完善。后续有文章对信息熵学进行初窥,敬请期待。摘要:通过最小化图像与其部分区域之间的交叉熵解决了图像分割中的阈值选取问题。其中交叉熵基于两幅图像之间的像素运算得到,同时提出一种基于统计直方图的实现算法。该方法提出了一种信息理论意义上针对二值图像的无偏估计,因而不需要了解图像灰度分布的先验知翻译 2011-11-05 19:33:33 · 16622 阅读 · 7 评论 -
opencv学习笔记——中文论坛上相关知识汇总
本文根据他人网络日志转载而来。不同位深的图像之间用函数 cvConvertScale 转换;http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?t=2286http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?t=2263opencv中的混合高斯模型算法根据《An Improved Adaptive转载 2011-11-07 22:30:59 · 14448 阅读 · 0 评论 -
灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现
在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种算法的理解,并基于Ope原创 2011-11-11 23:20:05 · 59849 阅读 · 34 评论