机器人视觉系统中图像分割技术传统方法概论1
1、本文所提出的基于小波特征的彩色图像分割方法对于包含纹理的图像以及常见的颜色均匀图像都可以分割良好，并且实时性较好，是解决这类图像分割问题的一个可以选择的方法。2、深度学习的卷积神经网络架构在图...
机器人视觉系统中图像分割技术传统方法概论1
1、本文所提出的基于小波特征的彩色图像分割方法对于包含纹理的图像以及常见的颜色均匀图像都可以分割良好，并且实时性较好，是解决这类图像分割问题的一个可以选择的方法。
2、深度学习的卷积神经网络架构在图像识别、目标检测和语义分割等任务上取得了令人瞩目的成果。机器视觉在许多领域都有着广泛的应用。
3、图像语义分割属于人工智能计算机视觉领域的一个重要分支，它结合了图像分类、目标检测和图像分割等技术，主要针对图像进行像素级的分类。语义分割的结果是将图像变成带有一定语义信息的色块。
4、当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。
5、年代初，视觉公司成立，并开发出图像处理产品。而后，机器视觉相关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。
地下水水文分析法
利用水位恢复法确定μ，然后和地下水位动态资料分析对比，并根据灌区内含水层岩性、富水性及水文地质资料综合分析、比拟，给出了7区各水文地质分区的给水度值（表7-1）。
模拟方法和步骤 反向水文地球化学模拟可归结为以下4个方面的研究： 1）首先要分析水样数据，求出溶液中各主要组分和衍生组分的浓度。
作为整个研究区的径流模数，利用式（3-36）即可计算出地下水资源量。采用水文地质比拟法，需要充分论证局部与整体以及不同地下水系统之间比拟的可能性，例如含水层的埋藏、岩性、边界、补给、径流和排泄条件等。
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