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基于圖像分割技術(shù)的小麥識(shí)別
摘 要 ：圖像處理作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)必不可少的部分，成為眾多學(xué)者口中的熱點(diǎn)及難點(diǎn)。圖像分割是把圖像分成若干個(gè)特定、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程，目的是實(shí)現(xiàn)通過(guò)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的閾值分割方法以有效分割作物與背景。此次實(shí)驗(yàn)以田間小麥圖像作為研究對(duì)象，通過(guò)多圖像進(jìn)行預(yù)處理以及利用圖像分割技術(shù)中的閾值分割算法，從復(fù)雜的背景中提取出小麥。結(jié)果表明，閾值分割算法不僅可以提取出作物信息而且還有助于去除噪聲的影響。此次實(shí)驗(yàn)為基于圖像識(shí)別及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的農(nóng)田綠色作物識(shí)別技術(shù)研究提供了參考。
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視覺(jué)系統(tǒng)方案的有效整合，可使自動(dòng)化生產(chǎn)線效率極大提高
本文介紹的三個(gè)應(yīng)用案例展示了業(yè)界上先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)軟件和及其圖像預(yù)處理技術(shù)如何促使2D和3D視覺(jué)檢測(cè)的性能成倍提升。
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面向H.264編解碼系統(tǒng)的圖像預(yù)處理技術(shù)
摘要 在圖像采集過(guò)程中，難免會(huì)引入噪聲，這對(duì)視頻圖像的質(zhì)量產(chǎn)生了一定影響。為了避免噪聲圖像傳入編解碼系統(tǒng)中，對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，以FPGA為核心處理器件，采
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