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机器视觉的图像目标识别方法综述
来源:雷火电竞体育 作者:雷火平台

  图像滤波处理主要分为两种,分别是线性滤波处理与非线性滤波处理。其中,非线性滤波对图像中的各个细节起到保护作用,去除图像噪音时,保证图像细节更加完整,在图像滤波处理中有良好的应用效果。在非线性滤波中,应用效果较好的分别是粒子滤波与卡尔曼滤波两种,与粒子滤波相比,卡尔曼滤波操作比较简单,鲁棒性能也比较好,在机器视觉跟踪领域应用较多。粒子滤波与卡尔曼滤波算法不同,该方法存在样本匮乏、粒子数量选择不当等一系列问题。

  (1)阈值分割法,这种方法属于常规图像分割方法,工作原理是将图像的像素点分为不同类型,并对各个类型的图像像素点进行计量,该方法具有操作便捷、图像计算量较小、性能可靠等特点,但是,该方法的操作范围比较小,分割进度缓慢。

  (2)能量最小化分割方法,该项分割方法的主要缺点是计算效率特别低,应用效果较差。

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