Color image segmentation of sequence images in visual inspection of OC การแปล - Color image segmentation of sequence images in visual inspection of OC ไทย วิธีการพูด

Color image segmentation of sequenc

Color image segmentation of sequence images in visual inspection of OCS is studied by modifying the conventional color difference operator. Subregion process mode is adopted for fast recognition of multi-target in sequence images. A new RGB characteristic operator, combined with pixel features in target area, is proposed. Optimal segment threshold is determined by target pixel area tracking method. The experiment, done by comparing the suggested algorithm and other typical methods based on color difference in segmenting a four-target image sampled on site, proves that the color image segmentation method based on target pixel characteristic analysis can achieve the segmentation accurately and completely.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
แบ่งส่วนรูปภาพสีภาพลำดับในการตรวจสอบภาพของ OCS ศึกษา โดยปรับเปลี่ยนตัวดำเนินการความแตกต่างสีธรรมดา โหมดกระบวนการภูมิภาคลุ่มจะนำมาใช้เพื่อการรับรู้อย่างรวดเร็วหลายเป้าหมายในลำดับภาพ ตัวใหม่เปลี่ยนลักษณะดำเนินการ รวมกับคุณสมบัติพิกเซลในพื้นที่เป้าหมาย มีการนำเสนอ เซ็กเมนต์สูงสุดขีดจำกัดเป็นไปตามที่ตั้งเซลเป้าหมายวิธีการติดตาม ทดลอง โดยเปรียบเทียบอัลกอริทึมแนะนำและวิธีการอื่น ๆ ทั่วไปตามความแตกต่างของสีในขั้นรูป 4 เป้าหมายตัวอย่างบนเว็บไซต์ พิสูจน์ว่า วิธีการแบ่งสีจากภาพตามเป้าหมายวิเคราะห์ลักษณะพิกเซลสามารถบรรลุการแบ่งกลุ่มได้อย่างถูกต้อง และสมบูรณ์
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
การแบ่งส่วนภาพสีของภาพลำดับในการตรวจสอบภาพของโอซีเอสมีการศึกษาโดยการปรับเปลี่ยนการดำเนินการแตกต่างของสีธรรมดา โหมดกระบวนการอนุภูมิภาคลุ่มถูกนำมาใช้สำหรับการรับรู้อย่างรวดเร็วของหลายเป้าหมายในภาพลำดับ RGB ลักษณะผู้ประกอบการใหม่รวมกับคุณสมบัติพิกเซลในพื้นที่เป้าหมายที่มีการเสนอ ส่วนเกณฑ์ที่เหมาะสมจะถูกกำหนดโดยวิธีการติดตามพื้นที่พิกเซลเป้าหมาย การทดลองทำโดยการเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีที่แนะนำและวิธีการทั่วไปอื่น ๆ ที่อยู่บนพื้นฐานของความแตกต่างของสีในการแบ่งกลุ่มภาพสี่เป้าหมายตัวอย่างบนเว็บไซต์พิสูจน์ให้เห็นว่าวิธีการแบ่งส่วนภาพสีขึ้นอยู่กับพิกเซลเป้าหมายการวิเคราะห์ลักษณะการแบ่งส่วนจะประสบความสำเร็จได้อย่างถูกต้องและสมบูรณ์
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
การแบ่งส่วนภาพสีลำดับภาพในการตรวจสอบปกติของการศึกษาโดยการปรับเปลี่ยนสีต่างกันแบบผู้ประกอบการ โหมดกระบวนการอนุเป็นลูกบุญธรรมเพื่อการรับรู้ที่รวดเร็วของ multi-target ในลำดับภาพ ผู้ประกอบการลักษณะ RGB ใหม่ รวมกับพิกเซลคุณสมบัติในพื้นที่เป้าหมาย คือ การเสนอส่วนเกณฑ์ที่เหมาะสมจะถูกกำหนดโดยเป้าหมายพิกเซลพื้นที่ติดตามวิธีการ การทดลองทำโดยการเปรียบเทียบแนะนำขั้นตอนวิธีและวิธีการทั่วไปอื่น ๆบนพื้นฐานของความแตกต่างสีในกลุ่มสี่เป้าหมายภาพตัวอย่างในเว็บไซต์ว่าสีภาพแบ่งตามลักษณะการวิเคราะห์พิกเซลวิธีเป้าหมายสามารถบรรลุการ
อย่างถูกต้องและสมบูรณ์
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: