边缘检测在图像特征提取、特征描述、目标识别和图像分割等领域具有重要意义，如何快速准确地定位和提取图像边缘特征信息已成为研究热点之一。传统的边缘检测方法往往精度不高，仅能提供一些简单的边缘信息。近年来，基于深度学习、多尺度融合小波边缘、谱聚类、网络重构等技术的边缘检测算法逐渐流行。据悉，微美全息正在研究...
图像分割是指根据像素的颜色、纹理等特征将图像中的目标分割出来。深度学习算法在图像分割中的应用主要是基于卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork,CNN)的方法。CNN是一种常用于处理图像和视频等数据的前馈神经网络,其具有自动提取特征的能力。 4.图像识别 图像识别是指通过对图像中的特征提取和分析,来识别图像中出现...
本文旨在探讨基于深度学习的图像处理算法在电子产品中的应用,以提高电子产品的图像处理效率和性能。 一、深度学习技术在图像处理中的发展 1.1 深度学习技术的基本原理 深度学习技术的基本原理涉及人工神经网络(ANN)的结构和工作原理。神经网络是一种模仿人类大脑结构的计算模型,其最基本的组成单位是神经元。在深度学习中...
深度学习图像处理目标检测缺陷识别应用人工智能技术对航拍采集的巡检图像进行目标检测和缺陷识别已成为现代电力巡检的发展趋势.文中基于深度学习技术提出了一种改进的识别算法,通过改进Faster-RCNN模型,结合HSI颜色特征提取,实现图像实时处理与输电线路的各类常规故障识别.将航拍图片归一化处理,RGB颜色模型转化为HSI颜色模型,...
本文主要研究将基于深度学习的目标检测算法应用于交通场景中的视频图像处理中,利用深度学习完成目标检测功能,在此基础上实现交通场景中典型违法现象的检测并完成系统实现.本文的主要工作如下:(1)研究深度学习中目标检测技术在交通场景视频监控系统的应用.选择YOLOv3作为本文目标检测所用的基础网络结构,给出了在YOLOv3网络...
为了排除传统人工测看方法中人为因素的干扰,提高水尺计重结果的准确性和客观性,本文基于 Faster R - CNN 的深度学习算法来识别确定船舶水尺字符,利用边框矫正算法精调水尺字符位置,利用 RG 双通道像素差分法和深度学习算法来识别确认吃水线,并以此确认六面水尺读数进而联合船舶其他测量参数得出最终的船舶载货量,开发出...
Python作为一种高级编程语言,也因其易学易用和良好的生态系统而成为深度学习算法的重要工具。在本文中,将介绍基于Python的深度学习算法在图像处理中的应用研究。 第一部分:深度学习算法的基本原理 深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法,其基本原理是通过多层非线性变换,对输入数据进行高度抽象和分层表示,实现...
图像修复的主要目标是从损坏、噪声、模糊、缺失等不完整信息中恢复原始图像的内容和质量。在图像修复领域,研究人员和工程师们利用各种算法和技术来解决不同类型的图像损坏问题。其中包括传统的基于插值、滤波和复原技术,以及基于机器学习、深度学习的先进方法。传统方法通常用于处理简单的图像修复任务,而机器学习和深度学习...
基于BP神经网络的图像识别在体育运动检测应用 基于改进神经网络算法的数据挖掘技术在体育成绩预测应用 基于粒子群优化算法的视频图像处理在体育动作识别应用 基于卷积神经网络的体育视频识别 基于深度学习算法的可穿戴设备在篮球运动姿态识别应用 基于机器学习的体育多媒体教学平台设计 ...
深度学习算法人工神经网络算法图像匹配算法大数据技术在大量信息衍生集群的背景下应运而生,文章通过对人工神经网络算法,图像匹配算法的原理,特点以及在图像处理优化技术中的应用进行详细分析,说明将两种算法运用在图像处理中存在的问题,并提出相应的优化方案,通过借助人工神经网络算法和图像匹配算法这两种算法,达到优化图像...