Pengesanan saliency visual dan teknologi pembahagian imej dan aplikasi dalam pemprosesan imej yang dilaksanakan di Java

Dengan perkembangan pesat teknologi maklumat digital dan sains komputer, teknologi pemprosesan imej telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Antaranya, teknologi pengesanan saliency visual dan segmentasi imej merupakan salah satu teknologi pemprosesan imej yang paling popular dan digunakan secara meluas dalam bidang seperti perubatan, pengangkutan, keselamatan dan pengawasan video.

Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, Java mempunyai ciri merentas platform dan berorientasikan objek yang baik, dan juga telah digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan pengesanan saliency visual dan teknologi pembahagian imej dalam pemprosesan imej yang dilaksanakan di Java dan aplikasinya.

1. Teknologi pengesanan saliency visual

Pengesanan saliency visual digunakan dalam pemprosesan imej untuk mensimulasikan persepsi sistem visual manusia dan pengesanan sasaran ketara dalam imej proses. Tujuannya adalah untuk membezakan bidang minat dan sasaran daripada sejumlah besar data imej dan meningkatkan kecekapan dan kesan pemprosesan dan analisis imej.

Teknologi pengesanan saliency visual yang dilaksanakan di Java terutamanya termasuk kaedah GMM, kaedah aliran optik dan kaedah pembelajaran mendalam. Antaranya, kaedah GMM ialah kaedah pengesanan saliency visual berdasarkan model campuran Gaussian Kaedah ini menggunakan berbilang taburan Gaussian untuk menerangkan taburan piksel imej, dan mengesan perbezaan antara taburan piksel sasaran yang menonjol dalam imej itu. taburan piksel latar belakang untuk mencapai pengesanan signifikan.

Kaedah aliran optik ialah kaedah untuk mencapai pengesanan saliency berdasarkan maklumat gerakan piksel dalam imej. Kaedah ini menentukan lokasi dan bentuk sasaran yang menonjol dengan mengira jarak dan arah pergerakan antara piksel dalam imej. Kaedah pembelajaran mendalam ialah kaedah pengesanan saliency visual baharu yang dibangunkan dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Ia merealisasikan pengesanan dan pengecaman sasaran berdasarkan model rangkaian saraf dalam, dan dapat menyelesaikan masalah pengesanan saliency secara berkesan dalam adegan yang kompleks.

2. Teknologi pembahagian imej

Pensegmenan imej merujuk kepada proses membahagikan piksel dalam imej kepada beberapa kawasan berdasarkan persamaan atau peraturan lain. Tujuannya adalah untuk memisahkan sasaran minat dalam imej dari latar belakang dan kawasan lain untuk memudahkan analisis dan pemprosesan selanjutnya sasaran.

Teknologi pembahagian imej yang dilaksanakan di Java terutamanya merangkumi kaedah pembahagian berdasarkan pengelompokan, kaedah pembahagian berdasarkan tepi dan tekstur imej serta kaedah pembahagian berdasarkan pembelajaran mendalam.

Kaedah segmentasi berasaskan kluster ialah kaedah segmentasi imej yang paling mudah dan paling langsung. Ia mencapai pembahagian piksel imej kepada berbilang kategori mengikut persamaan dan membahagikan piksel dalam kategori yang sama ke dalam kawasan. Kaedah pembahagian berdasarkan tepi imej dan tekstur membahagikan kawasan imej berdasarkan maklumat tepi dan tekstur dalam imej, dan biasanya menggunakan pengesanan tepi dan teknologi deskriptor tekstur untuk pemprosesan.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan teknologi pembelajaran mendalam, kaedah segmentasi berdasarkan pembelajaran mendalam secara beransur-ansur menjadi bidang penyelidikan yang popular. Kaedah ini menggunakan model rangkaian neural konvolusi untuk mencapai pembahagian dan pengecaman sasaran dalam imej, dan boleh menangani masalah pembahagian dalam adegan yang kompleks dengan berkesan.

3. Kes Aplikasi

Teknologi pengesanan saliensi visual dan pembahagian imej telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Berikut ialah beberapa kes aplikasi:

Perubatan: Teknologi pengesanan saliency visual dan segmentasi imej boleh digunakan untuk pemprosesan imej perubatan, seperti menganalisis kawasan berpenyakit dan kawasan sihat dalam data pengimejan perubatan seperti MRI dan CT.

Trafik: Dalam bidang pengangkutan, pengesanan saliency visual dan teknologi segmentasi imej boleh digunakan dalam pengecaman kenderaan, pengesanan pejalan kaki, pengecaman garisan lorong, dsb., sekali gus meningkatkan keselamatan lalu lintas.

Keselamatan: Dalam sistem keselamatan, melalui pengesanan saliency visual dan pemprosesan segmentasi imej imej pengawasan video, pengesanan dan pengenalpastian tingkah laku yang tidak normal dan item berbahaya boleh dicapai.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan pengesanan saliency visual dan teknologi pembahagian imej dalam pemprosesan imej yang dilaksanakan di Java. Teknologi ini boleh digunakan secara meluas dalam banyak bidang Melalui analisis dan pemprosesan data imej, ia meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemprosesan imej, dan juga menggalakkan pembangunan teknologi maklumat digital dan sains komputer.

Atas ialah kandungan terperinci Pengesanan saliency visual dan teknologi pembahagian imej dan aplikasi dalam pemprosesan imej yang dilaksanakan di Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!