简介:摘要:运用基于深度卷积生成对抗网络的图像生成技术,可以快速生成大量接近真实数据分布的地铁隧道病害图像,弥补了传统生成对抗网络训练收敛慢、生成图片效果差的不足,有效解决了地铁隧道病害图像数据不足的问题。
简介:摘要:通 过将现有 GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合,提出了自动 GrabCut算法。首先,对图像执行光谱残差计算,以获得具有目标轮廓的可视化挤压图。其次,对挤出的地图进行预分割,并通过快速连接区域分析执行前景估计,以获取遮罩,并用获取的遮罩替换手动交互式初始化。 GrabCut算法最终实现了自动拆分。根据实验结果,该方法克服了手工操作的缺点,在处理背景色相似的图像时,具有比传统方法更好的分割效果。
简介:摘要:针对复合绝缘子憎水性检查人工工作量大,效率低等问题,研究基于复合绝缘子憎水性图像智能检测快速研究,2.解决了传统憎水性识别主观因素比重过高问题。通过对标准图谱的深度学习,生成客观模型,再与需测试图片进行比较,根据与标准图谱的相识度,确定对应其憎水性等级。
简介:通过介绍目前高职院校数字图像处理(Photoshop)课程的教学情况,指出其中存在的问题,并针对这些问题提出了Photoshop课程教学改革的方法,重点是基于"任务驱动"的项目教学法。