# 分割影像在Java中的应用
在数字图像处理领域中，分割影像是一种重要的技术，可以将图像分割为不同的区域或对象。在Java编程语言中，有许多库和工具可以帮助我们实现图像的分割。本文将介绍如何使用Java进行图像分割，并提供相关的代码示例。
## 图像分割的概念
图像分割是将图像分割成不同的区域或对象的过程。这种技术可以帮助我们识别图像中的不同部分，从而实现各种应用，如目标检测、图像识别等。
原创
2024-05-16 05:08:06
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Java线程控制的图像分割与合成索红光 石乐义 丁淑妍 高振东摘 要：使用Java对WEB静态图像进行分割重组，然后根据用户的交互操作合成显示，并利用线程对程序的并发性加以控制，从而达到图像显示的动态性和交互性效果。关键词：Java语言 类Class 线程Thread Java是一种面向对象的编程语言。它具有与平台无关、面向对象、动态、安全等特点，允许直接使用多线程方式进行编程，对程序进行并发控
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2023-08-25 21:28:11
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基于Mean Shift的大批量遥感影像分割方法摘要由于收敛速度快、分割精度好,Mean Shift算法被广泛应用于影像分割中,但是处理大遥感影像时,Mean Shift算法存在速度慢、效率低下等问题。为此提出一种基于Mean Shift的分块并行无缝分割算法。首先在分块并行Mean Shift分割的基础上,通过标签影像的统一编码和重叠区域标签值建立对应关系,确定分块线的消除准则; 然后进行标签影
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2023-08-25 16:03:37
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前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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OpenCV提供另一個grabCut影像分割演算法，計算方式較watershed更複雜，但結果比較精
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2023-01-05 13:19:50
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遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例) 文章目录遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)1.遥感影像获取2.遥感数据预处理（影像融合）3.遥感影像批量裁剪4.栅格格式影像转JPG格式5.用labelme制作图像标签6.制作txt文档（统计训练集、验证集的图片名）批量修改图片的文件名读取文件名到txt文档 这篇文章分享一下遥感影像语义分割数据
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2024-05-08 14:21:43
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本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。 1 分类需求2 具体操作2.1 ROI区域绘制2.2 最小距离法2.3 最大似然法2.4 支持向量机3 精度评定4 分类后处理4.1 小斑块处理4.2 分类统计4.3 修改类别颜色5 结果对比 1 分类需求 我们先来看一下本文需要实现
# 深度学习影像分割 影像预处理教程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“深度学习影像分割 影像预处理”。这是一个非常重要的任务，尤其对于刚入行的小白来说，希望我的指导能帮助你更好地理解和实践。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤，这将有助于你更清晰地了解如何实现“深度学习影像分割 影像预处理”。以下是这个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2024-06-13 06:33:35
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摘要常规的CNN网络就是由一层一层的卷积层堆叠的.但是,普通的卷积并不能很好地利用像素探索图像的行列信息(空间信息).充分捕捉像素的空间信息对于拥有很强形状先验\很弱外观连接性的语义目标(例如车道线)来说很重要.在交通场景中,车道线经常被遮挡甚至没有画在图像中(也就是完全遮挡了),如下图所示: 本文提出了SCNN,不同于传统的CNN一层一层卷积的连接,本文采用了一片一片的卷积,这使得每层的像素信息
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2024-09-03 20:14:20
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# 深度学习与影像分割
## 简介
随着科技的不断进步，人工智能领域的研究也取得了长足的发展。深度学习作为人工智能的一个重要分支，已经在图像处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果。其中，影像分割是深度学习在计算机视觉领域的一个重要应用。
影像分割是指将一张图像划分为若干个不重叠、完整的图像区域，每个区域代表图像中的一个物体或者物体的一部分。影像分割在计算机视觉和图像处理中有着广泛的应用，例
原创
2024-02-01 03:58:19
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import os
import sys
import string
import math
from os import getcwd
from PIL import Image
Fix_X = 400
Fix_Y = 400
def ProcessFile(aFile):
mTuple = os.path.split(aFile)
curdir = mTuple[0];
fileName =
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2023-06-21 09:24:21
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飞桨常规赛：遥感影像地块分割10月第2名方案赛题本赛题旨在对遥感影像进行像素级内容解析，并对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类，以衡量遥感影像地块分割模型在多个类别（如建筑、道路、林地等）上的效果。 数据共包括4种分类，像素值分别为0、1、2、3。此外，像素值255为未标注区域，表示对应区域的所属类别并不确定，在评测中也不会考虑这部分区域。 训练集包含66,653张遥感影像图片和对应的标注图片，
目录医疗影像分割1 特殊的图像2 主流存储方式∶DICOM3 DICOM影像的构成4 曲率驱动的图像去噪 医疗影像分割1 特殊的图像医学影像口X线设备∶是通过测量透过人体的X线来实现人体成像的，即利用人体各组织的密度和厚度不同，X线穿过后的衰减程度不同，来显示身体内部的形态影像。 磁共振成像设备∶是通过测量构成人体组织元素的原子核发出的磁共振信号来实现人体成像。MRI可反映人体分子水平的生理、生
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2024-10-26 08:48:07
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从遥感专业跳到互联网行业，需要面对的一个重要问题就是如何向周围的人解释你的专业。每次我兴致冲冲地跟人说到我是学遥感时，得到的反应大多是：“遥感啊，那应该是机械一类的吧”。或是“你说的是那个街机上的摇杆么？”，等你一脸认真向众人解释好半天后，众人仍一副迷茫的表情，那表情仿佛是说“遥感是什么，能吃么？” &
通过本教程，我们比较了 DeepLab、SAM 和 U-Net 等模型在遥感影像分割任务中的优劣，并提供了相应的代码示例和应用指南。地理信息行业专业人士可以根据具体情况选择适合的模型，以提高遥感影像分析的效率和准确性先说结论DeepLab适用于需要处理大范围语境信息的场景，如遥感影像中的大尺度目标识别和分类。SAM适用于需要关注特定区域细节信息的场景，如遥感影像中的目标边界检测和细粒度分类。U-N
文章目录1 前言2 概念介绍2.1 什么是图像语义分割3 条件随机场的深度学习模型3\. 1 多尺度特征融合4 语义分割开发过程4.1 建立4.2 下载CamVid数据集4.3 加载CamVid图像4.4 加载CamVid像素标签图像5 PyTorch 实现语义分割5.1 数据集准备5.2 训练基准模型5.3 损失函数5.4 归一化层5.5 数据增强5.6 实现效果6 最后 1 前言? 优质竞赛
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2024-09-08 08:09:58
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1、gdal基本处理Python+GDAL栅格数据基本操作2、gdal影像融合利用遥感影像的图像融合技术进行土地利用变化信息的提取，属于像素级别的变化检测。其基本原理是将不同时相的遥感影像先进行配准，配准后不同时相的多源影像数据利用不同的融合方法进行波谱信息融合，利用融合后影像显示出的光谱差异性，一般颜色凸显的区域为变化区域。该方法需要注意在影像融合前应对待融合的影像进行几何配准，以免在融合之后造
仅做学术分享，若侵权，请联系删文▍一、医学图像分割简介医学影像分割是医学影像分析中的重要领域，也是计算机辅助诊断、监视、干预和治疗所必需的一环，其关键任务是对医学影像中感兴趣的对象（例如器官或病变）进行分割，可以为疾病的精准识别、详细分析、合理诊断、预测与预防等方面提供非常重要的意义和价值。在医学影像分割任务中，目前主要存在以下几个难点：标注数据少。造成该问题的一个重要的原因是收集标注困难，手工标
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2024-05-17 11:41:58
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U-net原文 《2015_Ronneberger_Cite=49316_U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation》铺垫和引入医学影像分割医学影像分割的目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征。 医学上的分割准确率比其他领域
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2024-02-06 17:54:08
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近年来，AI技术在行业中的工程化落地愈发深入，而随着遥感数据的快速增长，AI算法开发门槛高、本地算力不足、资源共享困难等问题严重阻碍了AI技术在遥感领域的普及和深入应用。PIE-Engine AI作为PIE-Engine产品家族的一员，充分考虑遥感数据及模型开发的特点，构建了一套基于云端弹性GPU资源的端到端、无代码、全栈式的遥感图像智能解译开发平台，提供覆盖样本标注→模型训练→模型发布→解译应用
