圖像的提取方法研究論文（圖像的提取方法研究論文怎么寫）
本文目錄一覽：
- 1、ORB圖像特征提取算法詳述
- 2、圖像分割技術(shù)論文
- 3、論文閱讀-LSN-圖像篡改檢測(cè)
- 4、OPENCV中的圖像處理(十六)交互式前景提取使用GrabCut算法
- 5、提取論文中圖片數(shù)據(jù)
- 6、陳驥發(fā)表的主要科研論文
ORB圖像特征提取算法詳述
ORB圖像特征提取算法詳述如下： ORB算法原理 ORB全稱是Oriented FAST and Rotated BRIEF，是一種圖像特征提取算法。 它結(jié)合了FAST角點(diǎn)檢測(cè)和BRIEF描述符，以增強(qiáng)特征點(diǎn)的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性。 特征點(diǎn)提取與初步篩選 特征點(diǎn)提取：通過FAST算法在圖像中尋找角點(diǎn)。
ORB算法原理ORB全稱是Oriented FAST and Rotated BRIEF，它結(jié)合了FAST角點(diǎn)檢測(cè)和BRIEF描述符，增強(qiáng)特征點(diǎn)的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性。 特征點(diǎn)提取與初步篩選通過FAST算法尋找角點(diǎn)，利用決策樹或特定閾值快速篩選可能的特征點(diǎn)。為了提高效率，通過非最大值抑制和Harris響應(yīng)減少密集特征點(diǎn)。
FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法基于中心像素與周圍像素的灰度對(duì)比，高效快速地識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)。通過設(shè)定閾值，判斷像素是否為角點(diǎn)，F(xiàn)AST算法在每個(gè)像素點(diǎn)上執(zhí)行，產(chǎn)生大量角點(diǎn)，再經(jīng)過非極大值抑制處理以去除冗余點(diǎn)。第三步：計(jì)算角度。
圖像分割技術(shù)論文
圖像分割技術(shù)論文篇一 圖像分割技術(shù)研究 摘要：圖像分割是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺的基本問題之一，是圖像處理圖像分析的關(guān)鍵步驟。本文介紹了基于閾值的分割方法和圖像分割的圖像分割性能的評(píng)價(jià)、應(yīng)用現(xiàn)狀；最后總結(jié)出圖像分割的發(fā)展趨勢(shì)。
論文的主要貢獻(xiàn)包括在ResUNet++模型中集成CRF和TTA。CRF是一種有效的后處理技術(shù)，通過考慮像素值與鄰近像素值之間的相互影響，優(yōu)化了分割結(jié)果的連貫性。TTA則在測(cè)試階段對(duì)輸入進(jìn)行增強(qiáng)，增加了模型的泛化能力。
本文深入研究了基于ResUNet++架構(gòu)的結(jié)腸息肉分割技術(shù)，結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）和測(cè)試時(shí)增強(qiáng)（TTA）方法，以期提升整體預(yù)測(cè)性能。腸鏡檢查在檢測(cè)結(jié)腸癌及其前驅(qū)病變中被視為金標(biāo)準(zhǔn)，然而，現(xiàn)有檢查方法普遍存在整體遺漏率高，許多異常未能被發(fā)現(xiàn)的問題。
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，語(yǔ)義圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)重要任務(wù)，旨在將圖像分割為多個(gè)類別，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的精確識(shí)別。本文介紹的DeepLab v2是針對(duì)這一任務(wù)的突破性研究，通過引入空洞卷積、轉(zhuǎn)置卷積、空洞空間金字塔池化以及全連接條件隨機(jī)場(chǎng)等創(chuàng)新技術(shù)，顯著提升了語(yǔ)義分割的性能。
U-Net結(jié)構(gòu)是一種深度卷積網(wǎng)絡(luò)，由Masonic@NAIS在2015年提出，其設(shè)計(jì)用于解決生物醫(yī)學(xué)圖像分割問題。U-Net的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量要求小，效率高，精確度高，且不含有全連接層。
論文閱讀-LSN-圖像篡改檢測(cè)
1、摘要：圖像篡改檢測(cè)與傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)不同，更側(cè)重于識(shí)別被人工篡改的部分，因此需要學(xué)習(xí)更豐富的特征。本文提出了一種雙流Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)，端到端訓(xùn)練以檢測(cè)給定圖像中的篡改區(qū)域。RGB流旨在從RGB圖像中提取特征，發(fā)現(xiàn)被篡改的部分，如強(qiáng)烈的對(duì)比度差異、不自然的篡改邊界等。
OPENCV中的圖像處理(十六)交互式前景提取使用GrabCut算法
1、在本節(jié)教程中，我們將探索OpenCV中的GrabCut算法，這是一種交互式方法，用于精確地從圖像中提取前景區(qū)域。首先，我們來(lái)了解其工作原理。GrabCut算法，由Carsten Rother等人在微軟研究院提出，論文名為《使用迭代圖割的交互式前景提取》。
2、在OpenCV中實(shí)現(xiàn)GrabCut算法，使用cv.grabCut()函數(shù)。參數(shù)包括矩形模式，初始化時(shí)使用矩形。運(yùn)行5次迭代。生成蒙版圖像，像素標(biāo)記為背景/前景，通過修改蒙版圖像，將特定像素設(shè)置為背景/前景，得到最終面罩。進(jìn)行精細(xì)修飾時(shí)，標(biāo)記確定的前景和背景，調(diào)整生成的蒙版圖像以獲得更準(zhǔn)確的分割結(jié)果。
3、在OpenCV中，實(shí)現(xiàn)交互式前景提取的函數(shù)是cvgrabCut().【例18】在GrabCut算法中使用模板提取圖像的前景，并觀察提取的效果。需要注意，在上述步驟中，使用畫筆標(biāo)記的模板圖像m0不能直接作為模板（即參數(shù)mask）使用。
4、GrabCut是Graph Cut的改進(jìn)版，是迭代的Graph Cut。OpenCV中的GrabCut算法是依據(jù)《"；GrabCut"； - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》這篇文章來(lái)實(shí)現(xiàn)的。該算法利用了圖像中的紋理（顏色）信息和邊界（反差）信息，只要少量的用戶交互操作即可得到比較好的分割結(jié)果。
5、此種算法是對(duì)圖像進(jìn)行分割操作，其將一幅圖像轉(zhuǎn)換成圖形結(jié)構(gòu)來(lái)描述，通過找到圖中的最小割，從而將圖像中的前景與背景進(jìn)行分割。GraphCut 如上圖所示，將圖中的像素點(diǎn)作為圖中的點(diǎn)集，相鄰像素通過邊相連，另外多出的兩個(gè)點(diǎn)S，T分別代表的是歸于前景的點(diǎn)和歸于背景的點(diǎn)。
6、圖像分割是圖像處理中的關(guān)鍵問題，可以分為全自動(dòng)圖像分割和用戶互動(dòng)式圖像分割兩大類。GraphCut和GrabCut屬于后者，它們要求用戶提供前景和背景的種子，然后建立概率分布模型。
提取論文中圖片數(shù)據(jù)
步驟一：導(dǎo)入 Python 庫(kù) 首先導(dǎo)入必要的 Python 庫(kù)。步驟二：讀取圖片 使用 PIL 庫(kù)讀取圖片，并將其轉(zhuǎn)換為灰度模式。存儲(chǔ)每個(gè)像素的灰度值到數(shù)組。步驟三：建立坐標(biāo)關(guān)系 確定具有特征的行或列，以此來(lái)設(shè)定像素坐標(biāo)與數(shù)據(jù)坐標(biāo)的關(guān)系。通過分析邊框處的灰度值特征，找到邊框的像素坐標(biāo)。
以下是幾個(gè)從別人論文曲線圖中提取數(shù)據(jù)的輕量軟件：GetData Graph Digitizer 簡(jiǎn)介：適用于Windows多個(gè)版本，是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)提取軟件。用途：專門用于從圖表、曲線圖中提取數(shù)據(jù)點(diǎn)。Graphixy Image Data Extraction 簡(jiǎn)介：專為Windows系統(tǒng)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)提取工具。
解決論文中數(shù)據(jù)獲取難題的利器——Web Plot Digitizer，讓數(shù)據(jù)可視化圖像逆向工程變得簡(jiǎn)單。以下是對(duì)這款工具的詳細(xì)介紹。當(dāng)尋找參考文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)圖表時(shí)，Web Plot Digitizer就像一把救星。
打開軟件后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)展示預(yù)設(shè)的幾種圖片格式，便于用戶導(dǎo)入圖片進(jìn)行后續(xù)操作。 **設(shè)置坐標(biāo)系 點(diǎn)擊并調(diào)整藍(lán)色十字架，定義X、Y軸的最小與最大值，實(shí)現(xiàn)精確的數(shù)據(jù)定位。 **數(shù)據(jù)點(diǎn)捕獲 通過點(diǎn)擊捕捉數(shù)據(jù)點(diǎn)，軟件會(huì)在右上角實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)，便于后續(xù)分析與利用。
使用文件菜單下的“導(dǎo)入”功能，將需要提取數(shù)據(jù)的圖片加載到軟件中。 設(shè)置坐標(biāo)軸。點(diǎn)擊軟件界面中的紅色圖標(biāo)，光標(biāo)會(huì)變成十字形。在這個(gè)過程中，我們需要在坐標(biāo)軸的原點(diǎn)、X軸的最大值以及Y軸的最大值處分別點(diǎn)擊，輸入坐標(biāo)值。為了使操作更便捷，我將橫坐標(biāo)由1500-2200變換為0-700。 描點(diǎn)。
Web Plot Digitizer是一款圖形數(shù)據(jù)獲取工具，由美國(guó)University of Notre Dame大學(xué)化學(xué)與生物分子專業(yè)的博士生Ankit Rohatgi開發(fā)，用于從圖像中的圖表提取數(shù)據(jù)。它是一個(gè)開源、免費(fèi)的半自動(dòng)化工具，適用于各種圖表，包括二維XY圖、條形圖、極坐標(biāo)圖、三元圖、地圖等。該工具界面直觀，使用簡(jiǎn)便。
陳驥發(fā)表的主要科研論文
陳驥發(fā)表的主要科研論文涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域，其中包含圖像處理、傳感器設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)設(shè)備開發(fā)以及人工智能應(yīng)用。以下是對(duì)這些論文的概述： **視網(wǎng)膜圖像處理**：陳驥在《重慶大學(xué)學(xué)報(bào)》（2011年，第34卷第8期）中提出了一種利用脊線檢測(cè)技術(shù)來(lái)精確提取視網(wǎng)膜圖像中的血管中心線的方法。
重慶大學(xué)校級(jí)精品課程《生物醫(yī)學(xué)傳感器原理與應(yīng)用》項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，主講本科生課程《生物醫(yī)學(xué)傳感器原理與應(yīng)用》、《新型電子元器件及其在醫(yī)學(xué)儀器中的應(yīng)用》，研究生課程《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別》。
陳教授在學(xué)術(shù)領(lǐng)域貢獻(xiàn)卓著，他作為《生物醫(yī)學(xué)傳感器原理與應(yīng)用》校級(jí)精品課程的負(fù)責(zé)人，為本科生講授了《生物醫(yī)學(xué)傳感器原理與應(yīng)用》和《新型電子元器件及其在醫(yī)學(xué)儀器中的應(yīng)用》等課程。同時(shí)，他也主講了研究生課程《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別》，為培養(yǎng)高級(jí)生物醫(yī)學(xué)工程人才貢獻(xiàn)力量。