图像中区域的表示

图像分割后处理方法
最新推荐文章于 2023-05-20 02:16:08 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-20 02:16:08 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#图像分割 #图像处理 #区域描绘子

应用背景：用图像分割方法将图像分割成多个区域之后，为使分割后的像素集合即区域能够进一步处理，我们选择区域的一些典型特征来表示这些区域，这些特征能够适合计算机进一步处理。
OpenCV实战（3）——图像感兴趣区域
盼小辉丶的博客
11-23 3万+
在图像处理领域，感兴趣区域 (region of interest, ROI) 可以简单理解为从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析算法所关注的重点。使用 ROI 限定需要进行进一步处理的目标区域，可以减少图像处理时间，并增加处理精度。本节介绍了两种定义 ROI 的方法，并介绍了掩码在图像处理中的作用及用法。
matlab如何手动选择图像目标区域,一种图像多目标区域的提取方法与流程
weixin_34579708的博客
03-16 1631
本发明涉及一种图像多目标区域的提取方法。背景技术：图像处理领域，目标区域是从图像中选择一个图像区域，这个区域是图像中最重要的部分。对于一些零件的视觉测量，其图像有多个目标区域需要提取。对于有多个目标区域需要提取的图像，可以根据目标图像中特征图像的质心位置来提取目标图像的目标区域。对于一些零件，由于零件的结构变形以及加工纹理等因素，使得其目标图像的特征有多种特点，难以用统一的图像处理算法提取多目标图...
结构张量用于区分平坦、边缘、角点区域
沈春旭的博客
10-24 5860
1.结构张量原理 此处所说的张量不是相对论或黎曼几何里的张量，黎曼几何的张量好多论文都叫张量场了。也不是数学界还没研究明白的对矩阵进行扩展的高阶张量，主要是张量分解。这里的结构张量就是一个矩阵，一个对图像像素进行组织的数据结构而已。 像素组织而成的矩阵如下： 这个公式太常见了，在harris角点检测中就用到了。其中Ix，Iy就是原对原图像在x和y方向求得的偏导。然后求矩阵E的
图像区分平坦区域、边缘、角点区域
daidai199505的博客
06-04 8906
图像区分平坦区域、边缘、角点区域：像素组织而成的矩阵如下：，其中Ix和Iy为原图像在x和y方向求得的偏导，然后求矩阵E的行列式K和迹H，后根据K和H的关系就能区分图像的区域模式了。平坦区域：H=0边缘区域：H>0&&K=0角点区域：H>0&&K>0MATLAB代码：clear all; close all; clc;img=double(imrea...
halcon 图像中区域的概念
weixin_39926429的博客
02-16 657
区域定义为离散平面的一个任意子集，R属于Z 如果说图像是用灰度值描述像素点， 区域就可以用0或1来描述像素点是否被选中，即我们常说的二值化。 上图中将图像中灰度值大于100的像素组成一个集合，做为一个区域。 也就是说，区域是个集合。 ...
像素是计算机图像处理的最小单元,笔记本最小像素是什么
weixin_34547628的博客
07-30 2199
笔记本最小像素是什么想从小白变技术男吗?今天百分网IT小编带给大家的电脑知识：笔记本最小像素是什么?像素是指在由一个数字序列表示的图像中的一个最小单位，称为像素。而不是原词条中说图像由一个个点组成，这个点叫做像素。中文全称为图像元素。像素仅仅只是分辨率的尺寸单位，而不是画质。从定义上来看，像素是指基本原色素及其灰度的基本编码。 像素是构成数码影像的基本单元，通常以像素每英寸PPI(pixels p...
图像平滑
zzyczzyc的博客
12-05 399
均值滤波 原理：窗口中的像素值的权重都一样，比如3*3的Kernel： 13×3[111111111] \frac{1}{3\times 3} \left[ \begin{matrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \
过分割后处理——区域融合 ( Region Merging)
千帐灯
03-22 9213
github 分水岭算法对噪声比较敏感，容易出现过分割。常见的处理过分割的方法包括： 1). 预处理，图像降噪； 2). 应用标记 (marker)。选择标记需要用户的参与，图像结构的先验知识; 3). 区域融合 本篇博客介绍，基于区域近邻图（RegionAdjacency Graph ，RAG）融合的过分割后处理方法。 此方法依赖于已分割的区域个数和噪声方差，个数越多效果越...
精选资源
检测蓝色区域：此编码表示选择图像中的蓝色区域-matlab开发
05-30
输入图像并产生输出蓝色区域图像
matlab中定位图像中最亮的区域,Python+Opencv寻找图像中最亮的区域
weixin_42522626的博客
03-19 1580
Python+Opencv寻找图像中最亮的区域Python+Opencv寻找图像中最亮的区域目录一、场景需求解读二、算法原理简介三、算法代码实现四、代码运行步骤五、算法效果展示和分析六、思维扩展参考资料注意事项??在有些现实场景中，我们需要去使用算法自动的寻找到图片中的最亮的区域，这个区域是我们感兴趣的目标所在的位置，比较典型的是一个应用是视网膜图像，图像中视网膜所在的位置比较亮，而其它地方比较暗...
基于区域生长算法的图像分割python_基于区域分割（图像分割）
weixin_42525178的博客
02-11 6491
1. 区域生长区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域(如小邻域或甚至于每个象素)开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。区域增长方法是一种比较普遍的方法，在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象...
数字图像处理基本概念
goodxin_ie的博客
12-23 2526
1.邻域：数字图像中，邻域分为4邻域和8邻域，4邻域就是某个（x,y）点的上下左右四个点，8邻域再加上左上右上左下右下四个点。如果p在q周围的8个点内，就是p在q的8邻域内。     2.邻接：邻接算是包含了邻域，如果说p和q是邻接，那么p和q必须互在邻域内，而且这两个的像素还要都在同一个集合V1内。（什么叫都在集合V1内：假如集合V1包含{012345}，这五个数代表的是像素值，而p值为2，q...
【CV】Harris角点检测
ly3848的博客
06-23 425
1 理论部分 1.1 角点 用一个滑动的窗口在图像内移动，分别会出现以下三种情况（如图1所示）： 平坦区域（左图）：当窗口向任意方向移动时，窗口内的像素值不会发生太大变化； 边缘（中图）：当窗口沿着平行于边缘的方向移动时，窗口内的像素值不会发生太大变化； 角点（右图）：不管窗口向着哪个方向移动，窗口内的像素值都会发生很大的改变。 图1. 角点的识别 1.2 图像梯度 图像的梯度，指的是图像灰度值的变化率。由于图像灰度变化并不连续，因此采用差分法来求梯度。如点(x,y)处在x方向和y方向的梯度可按下式计算：
图像区域分析和常规特征提取②
2301_76660661的博客
05-20 910
基本图像描述符包括压实度、圆度、偏心度等，基于此我们可以获得图像中更多重要的信息。纹理并没有正式的定义，直观地说纹理描述符提供了平滑度、粗糙度和规则性的度量。傅立叶光谱非常适合描述图像中周期性或半周期性二维图案的方向性。通过滤波消除任何周期性分量，留下非周期性图像元素，然后可以用统计方法来描述。 对于搜索图像数据库以查找匹配项（例如人脸识别）等应用程序，局部特征方法并不适用，需要使用全局图像特征方法。
图像表示与描述
chupengfei_hust的博客
03-06 1275
图像表示与描述 目标 掌握常见的基于轮廓特征的描述 掌握常见的图像区域特征描述 对目标特征的测量是要利用分割结果进一步从图像中获取有用信息，为达到这个目的需要解决两个关键问题： 选用什么特征来描述目标(定性) 如何精确测量这些特征(定量) 常见的目标特征分为灰度(颜色)、几何形状和纹理特征等。 简单描述 简单描述符：边界描述 边界的长度：由轮廓决定 计算图像内部区域是由4-连通确定，则得...
图像处理（第十章图像表示与描述，颜色描述、纹理描述、边界描述、区域描述、灰度特征、直方图特征、灰度共生矩阵、频谱特征、链码）
weixin_44575911的博客
01-17 2820
图像处理第十章第十章10.1颜色描述10.1.1简单灰度特征（了解即可）10.1.2直方图特征（了解即可）10.2纹理描述10.2.3灰度共生矩阵10.2.4频谱特征10.3边界描述10.3.1边界表达10.3.1.1链码10.3.1.2多边形相似10.3.2边界描述特征10.4区域描述10.4.1简单区域描述（面积、重心）10.4.2拓扑描述（孔、连通数、欧拉数=连接数-孔数）10.4.3形状描述（近圆率、偏心度）10.4.3.1形状参数10.4.4矩 第十章 10.1颜色描述 颜色特征是图像的基本特征之
图像的表示与描述概述
guanguanboy的专栏
07-25 2520
关于图像表示： 1，图像分割的结果是得到了区域内的像素集合，或位于区域边界上的像素集合，这两个集合是互补的。 2，与分割类似，图像中的区域可用其内部(如，组成区域的像素集合)表示，也可用其外部（如组成区域边界的像素集合）表示。 3，一般来说，如果关心的是区域的反射性质，如灰度、颜色、纹理等，常用内部表示法；如果关心得是区域形状，则选用外部表示法。 4，表示是直接具体地表示目标，好的表示方法...
图像的纹理区域分类
weixin_30640769的博客
11-15 2488
三类区域：平坦区域、边缘区域和纹理区域。 噪声在图像中属于细节部分 通过过完备小波的分解，图像的边缘和纹理可以得到更好的表达。 选取处于中间级别的第二级小波的三个子带来对图像信息进行描述。 过完备小波分解获得了水平、垂直以及对角子带的小波分量，分别对应于图像中的水平、垂直和对角方向的边缘敏感。 转载于:https://www.cnblogs.com/wxl845235800...
matlab练习程序（结构张量structure tensor）
nedushy123的专栏
02-19 3003
转自：http://www.cnblogs.com/tiandsp/p/3307378.html 根据结构张量能区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。 此算法也算是计算机科学最重要的32个算法之一了。链接的文章中此算法名称为Strukturtensor算法，不过我搜索了一下，Strukturtensor这个单词好像是德语，翻译过来就是structure tensor结构张量了。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值