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礦業(yè)視頻圖像:目標(biāo)識(shí)別與分割

礦業(yè)視頻圖像:目標(biāo)識(shí)別與分割

定 價(jià):¥39.00

作 者: 張國(guó)英,沙蕓 著
出版社: 石油工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 礦業(yè)工程

ISBN: 9787502177782 出版時(shí)間: 2010-05-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 123 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《礦業(yè)視頻圖像:目標(biāo)識(shí)別與分割》應(yīng)用了圖像增強(qiáng)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換、目標(biāo)標(biāo)記、特征匹配等數(shù)學(xué)及圖像處理技術(shù),以視頻圖像為處理對(duì)象,對(duì)視頻中大量的、相似的、邊界模糊的目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)識(shí),對(duì)目標(biāo)的邊界進(jìn)行分割,并對(duì)其形態(tài)特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。內(nèi)容包括灰度變換、雙邊濾波、距離變換及重構(gòu)、目標(biāo)標(biāo)記、分水嶺礦石圖像分割、泡沫圖像分割及浮選泡沫測(cè)速等?!兜V業(yè)視頻圖像:目標(biāo)識(shí)別與分割》主要應(yīng)用于采礦場(chǎng)爆破、礦石傳送和浮選泡沫的視頻處理,對(duì)圖像中的礦石和泡沫目標(biāo)進(jìn)行分割及形態(tài)統(tǒng)計(jì)?!兜V業(yè)視頻圖像:目標(biāo)識(shí)別與分割》主要為計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制、資源及安全等領(lǐng)域從事圖像處理和模式識(shí)別工作的研究人員和工程技術(shù)人員提供參考,也可作為相關(guān)專業(yè)的研究生教材。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《礦業(yè)視頻圖像:目標(biāo)識(shí)別與分割》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第一章 序言
1.1 圖像處理在礦業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用和意義
1.2 礦業(yè)領(lǐng)域數(shù)字圖像
1.3 礦業(yè)領(lǐng)域的圖像處理研究
1.3.1 礦石分割研究
1.3.2 浮選泡沫分割研究
1.3.3 特征提取研究
1.4 計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)
1.4.1 機(jī)器視覺
1.4.2 控制照明
1.4.3 數(shù)字圖像處理
1.4.4 模式識(shí)別
第二章 圖像增強(qiáng)
 2.1 灰度變換
 2.1.1 線性灰度變換
  2.1.2 分段線性變換
 2.2 雙邊濾波
 2.2.1 高斯濾波器
  2.2.2 雙邊濾波原理
 2.2.3 雙邊濾波器
  2.2.4 雙邊濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果
 2.2.5 雙邊濾波討論
  2.2.6 雙邊濾波程序
 2.3 結(jié)論
第三章 礦石圖像二值化
 3.1 圖像二值化
 3.2 灰度共生矩陣
 3.2.1 灰度共生矩陣概念和原理
  3.2.2 灰度共生矩陣的特征參數(shù)
 3.2.3 灰度共生矩陣程序
 3.3 基于雜亂度的局部閾值分割方法
 3.3.1 圖像雜亂度
  3.3.2 基于C(t)曲線加權(quán)閾值算法
 3.3.3 基于c(t)曲線程序
 3.4 基于連通度的分割技術(shù)
  3.4.1 形狀連通性測(cè)度單閾值分割
 3.4.2 形狀連通性測(cè)度程序
 3.5 自適應(yīng)二值化
 3.5.1 自適應(yīng)二值化算法
  3.5.2 自適應(yīng)二值化程序
 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
 3.6.1 C(t)曲線和直方圖二值化
  3.6.2 C(t)曲線和直方圖加權(quán)二值化
 3.6.3 形狀連通度和自適應(yīng)二值化
 3.7 結(jié)論
第四章 圖像形態(tài)學(xué)重構(gòu)
 4.1 圖像形態(tài)學(xué)基本變換
 4.1.1 腐蝕
  4.1.2 腐蝕程序
 4.1.3 膨脹
  4.1.4 開運(yùn)算
 4.1.5 閉運(yùn)算
 4.2 距離變換
 4.2.1 距離變換基本原理
  4.2.2 倒角模板處理
 4.2.3 距離變換實(shí)驗(yàn)
  4.2.4 距離變換程序
 4.3 圖像形態(tài)學(xué)重構(gòu)
 4.3.1 灰度圖像重構(gòu)基本原理
  4.3.2 灰度圖像重構(gòu)結(jié)果及討論
 4.3.3 灰度圖像重構(gòu)程序
4.4 結(jié)論
第五章 圖像種子區(qū)域提取
 5.1 標(biāo)記提取
 5.1.1 連通區(qū)域標(biāo)記處理
  5.1.2 標(biāo)記后處理
5.2 泡沫圖像標(biāo)記區(qū)域提取
 5.2.1 高亮區(qū)域提取
  5.2.2 種子區(qū)域去噪
 5.2.3 泡沫標(biāo)記區(qū)域提取程序
5.3 礦石圖像種子區(qū)域提取
  5.3.1 標(biāo)記區(qū)域提取
 5.3.2 標(biāo)記閾值選取
  5.3.3 種子區(qū)域選取
 5.3.4 標(biāo)記區(qū)域提取程序
……
第六章 分水嶺礦石圖像分割
第七章 基于區(qū)域生成的泡沫圖像分割
第八章 基于身線群的泡沫圖像分割
第九章 視頻測(cè)速
參考文獻(xiàn)

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