图像理解造句

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图像分析是提高图像理解效果的重要因素之一。
近些年来，图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。
它是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是进一步图像理解的基础。
近年来，图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。
印鉴自动鉴别是由图像处理、图像分析和图像理解的组合来解决的，其中包括分割、配准、特征提取和分类鉴别等过程。
从时频分析的角度，论文提出了基于改进的自适应高斯基表示( agr )的isar图像理解和处理方法。
人体检测是人体动作自动识别以及图像理解的关键,已被广泛应用于监控系统以及人机交互领域。
自动定位图像中的文本区域，并提取这些文本信息，通过对它们的识别和分析，对于图像理解、检索查询是很有帮助的。
运动目标检测与识别算法的研究是当今图像处理与图像理解领域的一个热门方向,随着其应用领域得不断扩大,其实用价值越来越得到人们的重视。
图像获取、早期处理、区域分割、区域标注、高层识别、定性/定量的结论这样的操作序列,在图像理解和机器视觉问题中是典型的特征。
用图像理解造句挺难的，這是一个万能造句的方法
边缘检测技术在图像工程中占有重要的地位和作用，因为边缘检测是图像分割的核心内容，而图像分割又是从图像处理进入图像分析的关键步骤，也是进一步图像理解的基础。
高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善，使图像场景日益简单化和标准化，这为以图像理解为基础的智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。
图像工程是近几年发展起来的一门学科，它的研究内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。
本文以工程应用为背景，以sar图像理解理论为基础，重点围绕sar图像舰船目标检测、舰船尾迹检测、舰船特征提取、海域目标监视系统建立等方面开展了研究。
人脸的表示和识别技术是模式识别、计算机视觉和图像理解系统的研究热点之一，在公安和安全部门有着广泛的应用，例如搜索罪犯、动态监视、银行密码系统等。
图像分割是一种重要的和关键的图像分析技术，对图像目标进行提取、测量等都离不开它，图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对它的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
计算机视觉是一门综合性学科，它的研究涉及到图像处理和图像理解、模式识别、计算机图形学、信号处理以及数学等。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像(视图)认知三维环境信息的能力。
第二章介绍了sar图像的基本特性，首先简要介绍了sar基本原理、分辨率和成像线性模型；其次介绍了雷达图像理解和处理的基础，包括图像的自然信息、斑点、乘性斑点模型和图像数据斑点-场景模型等。
本文在文献综述的基础上，全面分析了sar图像舰船目标及其尾迹检测的研究现状，通过应用sar图像理解的基本理论，分析了不同分辨率图像中舰船目标及其尾迹的类型，并得出结论：中低分辨率sar图像中的舰船目标检测是点目标检测；高分辨率sar图像中的舰船目标检测是硬目标检测； sar图像舰船尾迹检测是线性目标检测。
计算机视觉是一门综合性学科，它的研究涉及到图像处理与图像理解、模式识别、计算机图形学、信号处理、数学以及生物物理学等。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像(视图)认知三维环境信息的能力。