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图像处理和机器学习有什么关系? 第1页

  

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图像处理有很多不同的方面,诸如图像增强、图像同质化、图像分割等等。模式识别有时候也归入图像处理里面。

机器学习的主要内容是归纳(Generalization),是根据特征把两个或多个不同的东西区分开来。

在图像处理中,经常有工作是可以人工标记,但难以写出一个完整的规则来实现自动处理。有时候有一整套算法,但是参数太多,人工去调节、寻找合适的参数就太过繁琐。那么就可以利用机器学习的方法,提取一定数量的特征,人工标记一批结果,然后用机器学习的方法算出一套自动判断的准则。机器学习的方法在开发这类软件时就显得比较有效。

比如做图像分割时,我们要把大脑的MRI图像和骨骼分开,虽然一般时候这两者是比较清晰的,但总有那么一些时候有些部分不容易简单判别。如果人工来做,实在太耗时耗力。那么究竟一个部分是属于大脑还是属于骨骼,就可以通过机器学习来进行。

再比如说,有一些工作需要把眼球的图像中的血管全部提取出来,然后通过血管的密集程度、粗细来分析病情。照片中血管未必是完全相连的,有的地方可能略微模糊,孤立地看不见得能确定是不是相连的。这时候也可以用机器学习的方法来判定这个部分是不是相连的血管。




  

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