边缘检测与图像分割的关系是什么？ 分裂合并差不多是区域生长的逆过程：从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取
红外图像和灰度图像有什么区别？
苍蝇有几个眼睛？ 蝇眼是由许多个小六角形的结构拼成的。每个小六角形都是一只小眼睛，科学家把它们叫做小眼。在一只蝇眼里，有3000多只小眼，一双蝇眼就有6000多只小眼。这样由许多小眼构成的眼睛，叫做复眼。苍蝇的眼睛是昆虫眼，又叫复眼.复眼（Compound eye）由多数小眼组成。复眼中的小眼面一般呈六角形。小眼面的数目、大小和形状在各种昆虫中变异很大，雄性介壳虫的复眼仅由数个圆形小眼组成。家蝇的复眼由4000个小眼组成，蝶、蛾类的复眼有28000个小眼。复眼是相对于单眼而言的，是昆虫的主要视觉器官，通常在昆虫的头部占有突出的位置。多数昆虫的复眼呈圆形、卵圆形或肾形。它由多数小眼组成。每个小眼都有角膜、晶椎、色素细胞、视网膜细胞、视杆等结构，是一个独立的感光单位。扩展资料：现代科学中复眼作用：把复眼作为一般视觉系统看待，从图像的预处理、图像的分割、特征提取以及目标的分类与识别，这一系列的一般视觉处理过程来考虑。然后，根据对其复眼特有的特点的理解，提出了一种仿复眼的多模复合制导技术。工作主要在以下几个方面：1、红外图像的预处理：首先介绍了传统的图像预处理方法，然后重点介绍和总结了前人关于侧抑制机理在红外图像预处理中的应用。其中包括侧。
如何统计对于图像中目标检测的ROC曲线或者PR曲线的FP（false positive）的数目？ 最近在做红外图像的目标检测，在做实验对比的时候，需要对图像序列做ROC曲线或者PR曲线。有个问题搞不清…
抗击疫情中，人工智能（AI）帮了不少忙，有哪些典型应用呢？ 非常高兴能回答您的问题。本次疫情中，人工智能在新药研发、舆情防控、辅助诊疗、物资调配、以及远程办公等方面都发挥了尤为重要的作用。下面我将从这五方面举例说明人工智能的典型应用，以及它们用到的具体人工智能技术。第一：新药研发。这一典型应用是人工智能在本次疫情中发挥的最为关键作用的地方。人工智能范畴下的机器学习技术可以进行病毒基因序列检测，帮助科学家更好的了解病毒的分类、族谱、变异，以及对抗病毒的疫苗研发。其中，上海公卫中心是最早一批解析出新病毒全基因序列，并向全球公布的传染病救治专业机构，为后续的治疗以及研发即时疫苗赢得了先机。第二：舆情防控。首先，这段时间公共场所部署了很多智能测温系统，如机场、铁路、以及各种大型室内场所入口。它用到了人脸识别技术，并结合温度传感器来检测人的体温，这个应用在能够起到初步筛查的目的。其次，人工智能语音机器人也被应用到部分居民区，来进行防疫知识科普，它用到的主要是语音合成技术。再次，无人机也在国内很多地方甚至国外大量部署，用来进行居民健康情况调查和督促，它其实用到了传感器和机器人技术。第三：辅助诊疗。首先，虚拟电话客服可以让您直接通过电话，在家中远程得到医疗。
比较大的红外图像用matlab处理方法。或者说怎么把一个大的图像变成几个小的图像
什么是光学图像？什么是SAR图像？它们的区别是什么？成像机制有什么差异？在图像分割上有什么不同？ 1、是什么：光学图像是采用光学摄影系统获取的以感光胶片为介质的图像，通常指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。SAR图像由SAR（合成孔径雷达）系统产生，这是一种主动式的对地观测系统，可安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对地实施观测、并具有一定的地表穿透能力。2、区别（信息，分辨率，成像机制）：包含信息方面：光学图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标和分类提取。而SAR图像则只记录了一个波段的回波信息，以二进制复数形式记录下来；但基于每个像素的复数数据可变换提取相应的振幅和相位信息。分辨率方面：SAR影像分辨率相对较低、信噪比较低，所以SAR影像中所包含的振幅信息远达不到同光学影像的成像水平；但其特有的相位信息是其他传感器所无法获取的，基于相位的干涉建模也是SAR的主要应用方向。成像机制差别：光学影像通常采用中心投影面域成像或推帚式扫描获取数据；而SAR处于信号处理的需要（合成孔径过程，这里就不展开讨论了）不能采用垂直向下的照射方式而只能通过测视主动成像方式发射和接受面域雷达波，并通过信号处理（聚焦、压缩、滤波等）手段后期合成对应于地面目标的复数像元。3、在图像。
