简介：

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简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。

简介：摘要：乳腺癌是最常见的恶性肿瘤之一。然而，病理图像携带丰富信息，需要病理科医生耗费大量时间和精力才能确保准确诊断，乳房的病理图像处理已成为早期诊断乳腺癌的重要手段。采用医学图像处理来帮助医生尽早检测出潜在的乳腺癌，一直是医学图像诊断领域的热门话题。随着科学技术的日渐精进与发展，采用深度学习技术对病理图像进行精细的分类和分割，有助于提升诊断的准确性和效率，为乳腺癌患者带来更精准的治疗方案。

简介：摘要：在现代技术支持下，数字图像处理技术被应用到各行业领域，其中以图像分割技术为代表性技术，可通过数字处理底层技术，能够准确识别不同模式。此次研究主要是探讨分析数字图像处理中的图像分割技术及其应用，希望能够对相关人员起到参考性价值。

简介：摘要：医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用，近年来，随着计算机技术的提高以及机器性能的改进，人们对医学图像分割技术的研究不断深入，越来越多的算法思想涌入。基于现阶段水平国内外研究，本文对常用的医学图像以及近年来医学图像分割技术进行论述，对各种方法的应用及特点展开讨论，分析和对比了近年来涌现的医学图像分割方法的优缺点，审视了该技术目前存在的问题，对未来该技术的发展进行了展望。

简介：摘 要：为了能够有效解决类肤色背景下图像中高效分割静态手势困难的问题，本文将利用质心分水岭算法的静态手势分割算法模型，通过实验发现，该模型对于静态手势的识别率已经达到97.63%。

简介：摘要：本文介绍了传统NAS-RIF算法的原理，针对NAS-RIF算法对噪声敏感的不足，加入正则化参数，改进了NAS-RIF算法，实验结果证明，与传统的复原算法相比，改进后的算法图像复原效果较好，峰值信噪比和复原后的视觉效果较优，图像细节清楚度有所提高，证明了改进算法的有效性。

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘要：本次课题的目的，是对现在主流的图像去雨算法进行一个对比，并通过对比，通过具体的案例，来分析出不同的算法间的优略。在本次课题中，主要对两个算法进行，分别是基于滤波去雨算法和暗通道先验算法去雨。对于基于滤波去雨算法和暗通道先验算法去雨的优略而言，基于滤波去雨算法更加适合雨水相较不那么密集的图像，面对雨水密集的图像时，它处理的结果一般。但它算法简单，易于实现；对于暗通道先验算法去雨而言，它对于雨水是否密集无太大的要求，都能有较好的效果，缺点在于运算量较大，且需要构建不少函数来支撑算法的实现，最后的结果如果不进行图像融合，呈现出灰色的图像。对于它们二者的结果，用MATLAB进行了复现。

简介：摘要：近景摄影测量是一种重要的地理信息获取技术，广泛应用于城市规划、土地资源管理和环境保护等领域。图像分割是其中一个关键步骤，它的准确性和效率直接影响着后续数据处理和分析的质量。本文通过对近景摄影测量中的图像分割方法进行研究和探讨，旨在提高图像分割的精度和速度，以满足实际应用的需求。

简介：摘要：在图像分析中，经常会对图像中的几何参数进行比较分析，其中涉及长宽,面积等，通常采用最小外接矩阵的方法进行分割测量，测量的时候一般先提取叶片的最小矩形，由于植物叶片表面粗糙并且不规整，边缘的棱角也呈现的极不规律，这就要求我们在处理的过程中，针对最小外接矩阵的各项参数以及所采用的算法都具有一定的特性，。如今，通常采用目标旋转法，顶点链码法两种。但是之前的算法要求高速的计算机运算。在原有的基础上，提出一种优化算法进行分析在植物叶片上。

简介：摘 要: 随着计算数学和信号处理技术的发展，基于深度神经网络的目标检测算法获得了比传统模板匹配算法更优的结果。深度 学习目标检测算法分为一阶段目标检测（one-stage）和两阶段目标检测（two-stage）两类。常见的一阶段目标检测算法有 YOLO算法、SSD算法。一阶段目标检测算法的优势在于利用回归的思想直接通过图像得到预测目标框信息，速度快。二阶段目标检测算法在精度方面要优于前者，例如R-CNN、Fast-CNN等，其策略是先利用网络产生一系列的候选框，然后进行分类和回归，虽然其精度相较一阶段算法准确度更高，但是速度方面相差甚远。

简介：摘要：圆检测是图形检测中的重要问题之一，图像中的圆经常会受到干扰（如遮挡）等问题。为解决这个问题，本文提出一种圆检测算法，兼顾检测精度和耗时。首先随机在圆上选取两点，再由圆的几何特征确定另一点，即在该两点线段的中垂直线上找第三点，由这三点确定候选圆；再对候选圆上的点进行统计，判断候选圆的真假以得到真实圆。此问题的解决是可提高人脸和虹膜活体检测的准确性，因为摄像头采集到的眼睛常受到眼睫毛眉毛等遮挡的情况下的干扰。

简介：摘要：为了获得理想的视觉效果，技术人员要在计算机视觉算法的基础上实施图像处理技术，将物体在三维空间内的实际坐标用三维体素表示出来，并矫正因投影而造成的畸变图像。相比于传统的BP神经网络，基于计算机视觉算法的图像处理技术显然更具优势，有更高的精度。本文将重点对其进行探讨。

简介：摘要：图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。图像匹配是目标识别、目标跟踪、超分辨率影像重建、视觉导航、图像拼接、图像配准、三维重建、视觉定位等许多领域的核心问题之一，对于后期的图像分析与图像处理起着至关重要的作用。随着人工智能与深度学习的快速发展、软硬件技术的不断提高，基于双摄像头的视觉系统愈发成为当今社会研究的热点问题。本文对双目视觉的图像匹配算法进行了研究。

简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

简介：摘要在现阶段有着许多的依托于机器视觉的检测，这种检测在PCB检测当中得到了较为广泛的应用。但是这种检测方法也有着较为显著的检测效率不高的问题。为了对这个问题进行有效的解决，在实际的算法当中提出了局部阈值分割方法，这种方法与全局的分割有着较大的不同，与此同时根据实际的检测情况来针对PCB缺陷检测进行数学形态运算结构元素的选择，用这种方式完成PCB图像的形态滤波，在此之后能够得到PCB边缘信息。从仿真分析的结果来看，效果较为显著，能够被较好的使用。

简介：摘要： 近年来关于运动图像的处理在公共安全、生物识别、机器视觉、无人机追踪导航、小区安防等领域的运用非常广泛。对运动图像的处理是后续跟踪识别算法的基础。本文采用 OV7760 摄像头采集原始图像，利用帧间差分法以及光照阈值自适应，以 FPGA 为主控芯片处理运动图像数据， Verilog 硬件编程语言，是在 Quartus ll 13.1 的 Cyclone IV 平台环境下设计、仿真的。