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图像处理机器学习方法

学习方法 2025-07-20 21:58语文学习方法www.ettschool.cn

1. 基础图像预处理技术

  • 灰度化：通过加权平均法（Gray=0.299R+0.587G+0.114B）减少计算复杂度
  • 滤波去噪：包括均值滤波、高斯滤波（加权平均）和中值滤波（适合椒盐噪声）
  • 边缘增强：采用Sobel算子或Canny边缘检测（含高斯滤波和非极大值抑制）

    • 2. 经典机器学习方法

  • 阈值分割：通过Otsu算法自动选择最佳阈值区分前景/背景
  • 区域生长：基于种子点合并相似像素
  • 特征提取：包括直方图均衡化、对比度拉伸等技术

    • 3. 学习方法

  • 卷积神经网络（CNN）：通过卷积核提取局部特征，适用于图像分类/目标检测
  • 生成对抗网络（GAN）：生成逼真图像数据，但存在训练不稳定问题
  • 图神经网络（GNN）：处理分子结构等图结构数据

    • 4. 应用场景

  • 医学影像：采用分水岭算法进行细胞分割
  • 自动驾驶：结合OpenCV实现实时物体检测
  • 工业检测：利用傅里叶变换的旋转特性检测工件平直度

    • 典型技术路线示例：原始图像→灰度化→高斯滤波→CNN特征提取→分类器（如SVM）→输出预测结果

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