智能交通数字图像处理技术课件 7 图像分割.pptx

智能交通数字图像处理技术课件 1 绪论.pptx “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目;第1章绪论;1.1数字图像;图像与像素;数字图像的表示方法;二值图像、灰度图像和彩色图像;二值图像对应矩阵;彩色图像对应矩阵;彩色图像对应矩阵;1）对图像灰度做某种变换，增强其中的有用信息。 2）用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征或特殊的信息，便于智能驾驶系统对图像做进一步的分析和识别。 3）图像检测与识别，为智能交通管理等提供决策依据。;从智能交通应用角度看，数字图像处理主要研究内容;Python在图像处理的应用中具有很大的优势，在智能交通领域有广泛的应用。Python中集成了功能强大的图像处理库。;目前数字图像处理技术在智能交

2025-06-03 约小于1千字 14页立即下载

数字图像处理技术-图像分割.ppt 数字图像处理图像分割概论灰度阈值分割法基于纹理的分割方法纹理分析的自相关函数方法纹理分割－Hurst函数灰度共生矩阵的纹理分析区域生长法区域分割与合并 Hough变换数学形态学图像描述 * * * 图像分割 浙江大学计算机学院王强 图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。 图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。 图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。通常图像分割采用聚类方法，假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相似的特征，如相同的灰度值、相同的颜色等。传统的图像分割技术：基于像

2017-06-18 约5.93千字 37页立即下载

数字图像处理图像分割课件.ppt 图像分割 课程内容计算机图像处理的两个目的：产生更适合人观察和识别的图像有计算机自动识别和理解图像图像分割（Image Segmentation）：图像分割阈值选择与阈值化处理边界提取和轮廓跟踪Hough变换区域生长 图像分割图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤图像图像识别图像理解图像预处理图像分割 图像分割举例 图像分割举例图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程把焦点放在增强感兴趣对象汽车牌照排除不相干图像成分：非矩形区域形式化的定义形式化定义令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下

2023-08-31 约4.63千字 57页立即下载

2025-06-01 约小于1千字 19页立即下载

智能交通数字图像处理技术课件 2 图像处理基础.pptx “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目;第2章图像处理基础;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.1图像数字化;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.2图像数据结构;2.3图像文件格式;2.4简单图像处理编程实现;2.4简单图像处理编程实现;2.4简单图像处理编程实现;2.4简单图像处理编程实现;2.4简单图像处理编程实现

2025-06-01 约小于1千字 25页立即下载

智能交通数字图像处理技术课件 5 图像复原.pptx “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目 智能交通 数字图像处理技术 新能源与智能网联汽车新技术系列丛书普通高等教育交通运输类专业系列教材第5章图像复原 5.1图像复原的基本概念 5.2图像退化模型 5.3图像复原方法 5.1图像复原的基本概念图像复原是指通过算法和技术将受到损坏、模糊或失真的图像恢复到原本清晰、准确的状态。图像复原的目标是从受损的图像中恢复出丢失或受损的细节，使其尽可能地接近原始图像，可以针对不同类型的图像损坏进行操作，例如由于传感器噪声、运动模糊、退化或压缩等原因导致的图像模糊，或者由于噪声、丢失数据或压缩算法引起的图像失真。复原过程通常涉及到建立一个数学模型，该

2025-06-01 约小于1千字 10页立即下载

智能交通数字图像处理技术课件 4 图像增强.pptx “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目;第4章图像增强;4.1概述;4.2直接灰度变换;4.2直接灰度变换;4.2直接灰度变换;4.2直接灰度变换;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.3直方图修正;4.4图像平滑;4.4图像平滑;4.4图像平滑;4.4图像平滑;4.5图像锐化;4.5图像锐化

2025-06-02 约小于1千字 24页立即下载

智能交通数字图像处理技术课件 11 交通应用实例-车道线检测与识别.pptx “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目;第11章交通应用实例-车道线检测与识别;11.2车道线检测算法;11.2车道线检测算法;11.2车道线检测算法;11.3基于OpenCV的车道线检测编程实现;11.3基于OpenCV的车道线检测编程实现;11.3基于OpenCV的车道线检测编程实现;11.3基于OpenCV的车道线检测编程实现;11.3基于OpenCV的车道线检测编程实现;11.3基于OpenCV的车道线检测编程实现

2025-06-01 约小于1千字 11页立即下载

2025-06-01 约小于1千字 25页立即下载

数字图像处理第7章 图像分割技术知识.ppt 第七章 图像分割技术;图像分割 把图像空间按照一定的要求分成一些“有意义”的区域的技术叫图像分割。例如：（1）要确定航空照片中的森林、耕地、城市区域等，首先需要将这些部分在图像上分割出来。（2）要辨认文件中的个别文字，也需先将这些文字分选出来。 ; （3）要识别和标定细胞的显微照片中的染色体，需要用图像分割技术。一幅图像通常是由代表物体的图案与背景组成，简称物体与背景。若想从一幅图像中“提取”物体，可以设法用专门的方法标出属于该物体的点，如把物体上的点标为“1”，而把背景点标为“0”，通过分割以后，可得一幅二值图像。 ; 图像分割的意义

2018-04-11 约3.34千字 71页立即下载

智能交通数字图像处理技术课件 10 交通应用实例-道路交通标志检测与识别.pptx “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目;第10章交通应用实例-道路交通标志检测与识别;1）德国交通标志数据集（GermanTrafficSignDetectionBenchmark,GTSDB；GermanTrafficSignRecognitionBench－mark,GTSRB） 2）比利时交通标志数据集（BelgiumTrafficSignDetectionBenchmark,BTSD；BelgiumTrafficSignClassification,BTSC） 3）瑞典交通标志数据集（SwedishTrafficSignDataset,STSD） 4）美国交通标志数据集（LISA

2025-06-01 约小于1千字 16页立即下载

数字图像处理实验7图像分割..doc 实验7 图像分割 一．实验目的： 1．2．二．实验内容：三．实验原理： ‘sobel’, T, dir) T是一个指定的阈值，dir指定检测边缘的首选方向: ‘horizontal’、’vertical’或’both’（默认值）。g在被检测到的边缘的位置处为1而在其它位置为0的逻辑类图像。输出参数t是可选的，它是edge函数所用的阈值。若指定了T的值，则t = T，否则，若T为空，则函数edge会令t等于它自动确定的一个阈值，然后用于边缘检测（阈值化）。 Prewitt检测器的调用语法： [g t] = edge(f, ‘sobel’, T, dir) Roberts检测器的调用语

2017-01-12 约小于1千字 5页立即下载

数字图像处理~图像分割.ppt 图像分割 课程内容计算机图像处理的两个目的：产生更适合人观察和识别的图像有计算机自动识别和理解图像图像分割（Image Segmentation）： 图像分割 阈值选择与阈值化处理边界提取和轮廓跟踪 Hough变换区域生长 图像分割图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤 图像分割举例 图像分割举例 图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程把焦点放在增强感兴趣对象汽车牌照排除不相干图像成分：非矩形区域形式化的定义形式化定义令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下

2019-01-14 约5.14千字 57页立即下载

数字图像处理_图像分割.ppt 视觉信息处理 图像分割;前言;实例;内容框架;图像分割的定义;BoundariesofObjects;BoundariesofObjectsfromEdges;BoundariesofObjectsfromEdges;BoundariesofObjectsfromEdges;BoundariesinMedicalImaging;BoundariesinUltrasoundImages;BoundariesofObjects;边界提取;边缘提取的定义;例如;微分算子;一阶微分算子;常用微分算子;Roberts算子;Roberts算子(续);Sobel算子;Sobel算子〔续〕;Prewitt算子

2025-05-11 约2.45千字 138页立即下载

《数字图像处理技术》课件.ppt 《数字图像处理技术》PPT课件课程简介：数字图像处理的重要性数字图像处理技术在现代社会中扮演着至关重要的角色，它已渗透到各个领域，并深刻地改变了我们的生活。图像处理的应用领域医疗医学影像分析，疾病诊断安防人脸识别，视频监控工业产品缺陷检测，质量控制农业图像处理的基本概念：像素，分辨率像素(Pixel)是图像的基本单元，每个像素代表图像中的一个点，并包含颜色或灰度信息。数字图像的类型：灰度图像，彩色图像灰度图像(GrayscaleImage)只包含一个灰度值，表示从黑色到白色的不同灰度等级。图像的获取：传感器，扫描仪相机(Camera)通过光学传感器将光信号转换为电信号，并将其数字化为

2025-03-07 约5.16千字 60页立即下载

智能交通数字图像处理技术 课件 7 图像分割.pptx

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