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形态学

weixin_46846685
10 天前
图像处理·人工智能·算法·ai·机器视觉·形态学
图像处理之形态学处理新手实战指南在处理图像数据时,我们常常会遇到一些令人头疼的“噪点”:比如文档扫描后留下的斑驳黑点、显微镜照片中断裂的细胞边缘,或者是车牌识别中因为光照不均导致的字符粘连。这些问题如果直接丢给后续的识别算法,准确率往往会大打折扣。很多初学者第一时间想到的是用高斯模糊或者锐化滤镜,但在处理这种基于形状和结构的缺陷时,传统滤波效果往往不尽如人意,甚至会让原本清晰的边界变得模糊不清。
ComputerInBook
1 个月前
图像处理·人工智能·计算机视觉·形态学·数学形态学
数字图像处理(4版)——第 9 章——形态学图像处理(Rafael C.Gonzalez&Richard E. Woods)第 9 章 形态学图像处理(Morphological Image Processing)目录导读(Preview)
程序员Linc
1 年前
计算机视觉·边缘检测·形态学
边缘检测技术现状初探2:多尺度与形态学方法多尺度边缘检测通过在不同分辨率/平滑度下分析图像,实现:图像 I ( x , y ) I(x,y) I(x,y)在尺度 t t t( t = σ 2 t = \sigma^2 t=σ2)下的表示为: L ( x , y , t ) = G ( x , y , t ) ∗ I ( x , y ) L(x,y,t) = G(x,y,t) * I(x,y) L(x,y,t)=G(x,y,t)∗I(x,y) 其中高斯核 G ( x , y , t ) = 1 2 π t e − x 2 + y 2 2 t G(x
我是有底线的