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基于改进CV模型的工业CT图像分割算法研究的中期报告.docx

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基于改进CV模型的工业CT图像分割算法研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于改进CV模型的工业CT图像分割算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于改进CV模型的工业CT图像分割算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于改进CV模型的工业CT图像分割算法研究的中期报告摘要:工业CT图像在工业检测中具有广泛的应用,其中图像分割是对图像进行进一步处理和分析的关键步骤。本文提出一种基于改进CV模型的工业CT图像分割算法,模型以及卷积-解卷积网络(Conv-Deconv)模型来进行图像分割。基于公开数据集进行了实验验证,结果表明该算法在分割精度和速度方面均有明显的改善。关键词:工业CT图像,图像分割,模型,卷积-,对于工业品质的要求也越来越高,因此对于工业检测的需求也越来越大。其中,putedTomography)技术是一种非常重要的工业检测手段,可以对物体进行三维成像和内部缺陷检测,因此被广泛应用于工业生产中。然而,由于工业CT图像存在噪声干扰和灰度不均匀等问题,对于工业CT图像的分割难度较大,因此需要针对工业CT图像的特点进行改进和优化。因此,本文旨在研究一种基于改进CV模型的工业CT图像分割算法,以提高工业CT图像的分割精度和效率,为工业检测提供更为准确的支持。-解卷积网络(Conv-Deconv)模型来进行工业CT图像分割。其中,模型是一种在医学图像分割方面表现出色的模型,其结构为对称的U形,可以利用反卷积层对分辨率进行恢复,从而实现图像分割。而卷积-解卷积网络则是将卷积层和解卷积层结合起来,通过一系列卷积和解卷积操作来进行图像分割。在算法实现过程中,本文利用了公开数据集进行了实验验证,并对算法的性能进行了评估。具体实现步骤如下:1)模型对原始工业CT图像进行分割,并得到分割结果图;2)将分割结果图与原始工业CT图像进行叠加,得到分割后的增强图像;3)将增强图像输入到卷积-解卷积网络中进行进一步处理,得到最终的分割结果。,并利用评价指标Dice系数、正确率和召回率来评估算法的性能。实验结果如下:-,本文提出的算法在分割精度上有较大的提升,而且在操作速度方面也有明显的改善。,提出了一种基于改进CV模型的工业CT图像分割算法。通过实验验证,结果表明该算法在分割精度和速度方面均有明显的改善。对于工业检测中的CT图像处理具有一定的参考意义。未来,我们还可以进一步优化算法的性能,例如改进网络结构等,以实现更为准确和高效的工业CT图像分割算法。