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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
摘要：本发明公开了一种水下图像结构病害全自动标注方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：获取结构的水下图像并进行图像增强，采用图像评价指标筛选最佳增强效果图像；对最佳增强效果图像采用增强OpenCV方法获取病害轮廓并绘制矩形标注框；对获取到的病害轮廓和矩形标注框采用聚类方法得到部分图像的病害标签；将待标注图像与已得到标签的图像进行相似度比较，选取与其相似度最高的图像的标签作为待标注图像的病害标签，完成全部图像标注。本发明实现了对水下图像结构病害的快速、准确标注，避免人工标注的主观因素和耗时耗力的问题，同时也不需要依赖已标注的标签数据进行训练，使得整个标注过程更加简便和准确，具有更好的普适性和实用性。
主权项：1.一种水下图像结构病害全自动标注方法，其特征在于，包括：获取结构的水下图像并进行图像增强，采用图像评价指标筛选最佳增强效果图像；对最佳增强效果图像采用增强OpenCV方法获取病害轮廓并绘制矩形标注框；对获取到的病害轮廓和矩形标注框采用聚类方法得到图像的病害标签；将待标注图像与已得到标签的图像进行相似度比较，选取与其相似度最高的图像的标签作为待标注图像的病害标签，完成全部图像的标注。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 一种水下图像结构病害全自动标注方法及系统
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