Technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'images et applications en traitement d'images implémentées en Java

Avec le développement rapide des technologies de l'information numérique et de l'informatique, la technologie de traitement d'image a été largement utilisée dans divers domaines. Parmi elles, la technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'images est actuellement l'une des technologies de traitement d'images les plus populaires et est largement utilisée dans la médecine, les transports, la sécurité, la vidéosurveillance et d'autres domaines.

En tant que langage de programmation puissant, Java possède de bonnes caractéristiques multiplateformes et orientées objet, et a également été largement utilisé dans les domaines du traitement d'images et de la vision par ordinateur. Dans cet article, nous présenterons la technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'images dans le traitement d'images implémenté dans Java et ses applications.

1. Technologie de détection de saillance visuelle

La détection de saillance visuelle est une méthode utilisée dans le traitement d'images pour simuler le processus de perception et de positionnement du système visuel humain des cibles saillantes dans les images. Son objectif est de distinguer les zones d'intérêt et les cibles à partir d'une grande quantité de données d'image et d'améliorer l'efficacité et l'effet du traitement et de l'analyse des images.

La technologie de détection de saillance visuelle implémentée en Java comprend principalement la méthode GMM, la méthode du flux optique et la méthode d'apprentissage en profondeur. Parmi elles, la méthode GMM est une méthode de détection de saillance visuelle basée sur un modèle de mélange gaussien. Cette méthode utilise plusieurs distributions gaussiennes pour décrire la distribution des pixels de l'image et détecte la différence entre la distribution des pixels de la cible saillante dans l'image et celle de la cible saillante. différences de distribution des pixels d'arrière-plan pour obtenir une détection significative.

La méthode du flux optique est une méthode qui met en œuvre une détection de saillance basée sur les informations de mouvement des pixels de l'image. Cette méthode détermine l'emplacement et la forme des cibles saillantes en calculant la distance et la direction du mouvement entre les pixels de l'image. La méthode d'apprentissage profond est une nouvelle méthode de détection de saillance visuelle développée ces dernières années. Elle réalise la détection et la reconnaissance de cibles basées sur le modèle de réseau neuronal profond et peut résoudre efficacement le problème de détection de saillance dans des scènes complexes.

2. Technologie de segmentation d'image

La segmentation d'image fait référence au processus de division des pixels de l'image en plusieurs régions en fonction de la similarité ou d'autres règles. Son objectif est de séparer la cible d'intérêt dans l'image de l'arrière-plan et des autres zones pour faciliter une analyse et un traitement ultérieurs de la cible.

La technologie de segmentation d'images implémentée en Java comprend principalement des méthodes de segmentation basées sur le clustering, des méthodes de segmentation basées sur les bords et les textures de l'image et des méthodes de segmentation basées sur l'apprentissage en profondeur.

La méthode de segmentation basée sur le clustering est la méthode de segmentation d'image la plus simple et la plus directe. Elle réalise la segmentation en divisant les pixels de l'image en plusieurs catégories en fonction de leur similarité et en divisant les pixels de la même catégorie en une région. Les méthodes de segmentation basées sur les bords et les textures de l'image divisent les zones d'image en fonction des informations sur les bords et la texture de l'image et utilisent généralement des technologies de détection des bords et de descripteur de texture pour le traitement.

Ces dernières années, avec le développement de la technologie du deep learning, les méthodes de segmentation basées sur le deep learning sont progressivement devenues un domaine de recherche populaire. Cette méthode utilise un modèle de réseau neuronal convolutif pour réaliser la segmentation et la reconnaissance de cibles dans les images, et peut gérer efficacement les problèmes de segmentation dans des scènes complexes.

3. Cas d'application

La technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'images a été largement utilisée dans divers domaines. Voici plusieurs cas d'application :

Médecine : la technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'images peut être appliquée au traitement d'images médicales, comme l'analyse des zones malades et des zones saines dans les données d'imagerie médicale telles que l'IRM et la tomodensitométrie.

Trafic : dans le domaine des transports, la technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'images peut être utilisée dans la reconnaissance des véhicules, la détection des piétons, la reconnaissance des lignes de voie, etc., améliorant ainsi la sécurité routière.

Sécurité : dans le système de sécurité, grâce à la détection de saillance visuelle et au traitement de segmentation d'images des images de vidéosurveillance, la détection et l'identification des comportements anormaux et des éléments dangereux peuvent être obtenues.

Résumé

Cet article présente la technologie de détection de saillance visuelle et de segmentation d'image dans le traitement d'image implémenté en Java. Ces technologies peuvent être largement utilisées dans de nombreux domaines. Grâce à l’analyse et au traitement des données d’images, elles améliorent l’efficacité et la précision du traitement des images et favorisent également le développement des technologies de l’information numérique et de l’informatique.

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