基于纹理特征和颜色特征相结合的墙地砖缺陷检测的研究

本文提出了一种用于墙地砖自动缺陷检测的算法,该算法综合了颜色的空间分布信息和比例分布信息,将共生矩阵纹理特征与颜色统计特征相结合构造一个判断矢量,可以对复杂纹理的多色墙地砖进行各种缺陷检测.     

新型陶瓷墙地砖胶粘剂的研制和应用

本文对陶瓷墙地砖的粘结失效的原因进行简要分析，对传统的陶瓷墙地砖粘贴工艺和新型陶瓷墙地砖粘结剂的粘贴工艺进行比较。     

一种车牌定位与提取方法

本文提出一种基于边缘检测和行扫描相结合的车牌定位与提取算法:主要通过Sobel算子提取原始图像的边缘信息,然后通过水平和垂直扫描进行粗定位,最后根据车牌的特征进行精确定位。     

一种机器视觉的玻璃表面赃物识别检测系统

针对目前玻璃窗户表面赃物清理难度大、赃物种类多以及识别检测困难等问题,提出了一种基于机器视觉技术的玻璃表面赃物识别检测系统。针对玻璃窗户表面不同类别的赃物,采用VS与OpenCV开发的玻璃表面赃物特征识别算法对获取到的赃物图像进行阈值分割,对处理得到的赃物灰度图像进行一系列的开、闭运算,根据赃物特征的不同灰度阈值提取图像中的赃物特征信息,实现了对玻璃表面赃物的识别和检测。该系统成功的进行玻璃表面赃物的识别检测实验,且识别检测速度快、效率高、稳定性好,具有一定应用推广价值。     

基于数字图像在医学病灶检测方法的比较研究

数字图像边缘检测在实际应用中有很重要的作用,本文介绍了数字图像处理中的几种的边缘检测算子,利用这几种算子对医学图像进行边缘检测,并对各种边缘检测算子的优劣进行了比较,选择适当算子对确定病灶的大小、位置等信息有重要的意义。     

基于MATLAB的GUI车牌图像识别系统设计

提出了一套基于Roberts算子和最大方差阈值算法的GUI车牌图像识别系统。针对相机或高清视频流所采集的照片,本文结合图片的预处理,采用梯度检测法进行边缘检测,基于像素点的先行后列的车牌定位方法,并用最大阈值方差法进行二值化处理,根据对二值边缘图像做积分Harr识别,把车牌信息从图像转化为文本输出。实验结果表明,该GUI系统能够正确实现识别车牌图像文本信息。     

基于Duda算子的铁轨自动提取

随着我国铁路的大面积提速,为了保障列车的运行安全,对周围路况的实时监控成为研究熟点。本文依据红外图像中轶轨及其周围区域的灰度分布特征,将铁轨横截面的分布近似的看作是线边缘,结合Duda线边缘检测算子提取了铁轨的中心践,与传统的边缘检测算子相比而言,该算子检测效果更好,即使在复杂的背景下让能较为完整的提取铁轨的中心线。     

车辆全景成像探测的快速目标拼接算法

全景成像技术以及图像拼接、图像配准等与其相关的技术,都属于机器视觉及模式识别领域。由于其成像系统视场较大,且无论远近都可以清晰成像,因此,全景成像技术具有广阔的应用前景,例如,在军事领域中的侦察、空间探索等,民用领域中的医疗设备、防盗预警、机器人视觉等等。正是由于上述原因对全景成像技术,具有很高的研究和实践价值。本文对全景成像技术的研究主要有以下四个方面:第一,深入研究了全景成像的获取方式,在此基础上分析其获取方式的优缺点;第二,实现了图像的预处理,即完成了对获取图像进行了校正和去噪,通过对不同的图像采用滤波算法实现;第三,在图像拼接方面,实现了基于比较匹配的图像拼接算法,通过采取平行景物线匹配算法消除了灰度差异的影响,对拍摄同一景深下的图片进行拼接;第四,在不同景深条件下,对图像进行拼接,并完成了基于Harris特征点检测算子的特征提取算法。     

基于 Gabor 小波的人脸边缘检测算法研究

院本文提出了一种基于 Gabor 奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用 Canny 算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为的设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了 Canny 算法中人为设定阈值的缺陷,而且有效地去除了图像中的伪边缘     

几种数字图像增强算法的比较

文中针对灰度图像的特点,分别采用了直方图均衡化、图像平滑和图像锐化的增强算法对图像进行处理,由实验结果对比得出3种不同的增强算法分别适用的范围.     

机器人立体视觉中立体匹配的研究

文章结合特征点提取经典的Harris算子与Forstner算子,给出了Harris的改进算法;结合特征点的双向匹配算法,对基于区域的匹配算法有所改进,依据归一化互相关算法(NCC)计算相关灰度值来判断是否互为匹配点。     

图像边缘检测算法的应用研究

图像边缘检测是图像处理中非常重要的基础,边缘检测直接影响图像分割的好坏,因此,要对某个图像进行分析和研究,首先要从边缘检测开始。论文主要研究了边缘检测的基本原理,并针对Canny算子给出了改进的方法,同时研究了不同的阈值对Canny算子的影响,并用MATLAB进行仿真,最后对得到的结果进行分析比较。     

Sobel算法在图像边缘检测中的应用

尿液图像中的红细胞比较复杂,灰度变化较大。由于采集、光照等原因,红细胞所在的区域包含非常丰富的细节(边缘特征很明显),因此利用Sobel算法,对红细胞进行边缘检测是很必要的,它是细胞图像预处理中一个重要的方法。     

一种基于距离的图像加权中值滤波方法研究

针对高压巡检车视觉获取路径信息的问题。由于噪声掩盖了电线在图像中的成像特征,给获取路径信息带来了很大的困难且影响了循迹的精度,所以提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波方法来滤除图像噪声。该方法经预先滤波后,再通过噪声检测确定噪声点及其个数,自适应的调整稀疏分布模板,最后根据模板内灰度距离而赋予各像素点不同的权重值而滤除噪声。实验结果表明,该算法所加权重值简单易实现,在很好的滤除噪声且较好的保护图像细节,还能较好的滤除图像随机噪声,使得其可很好的应用于路径图像的噪声滤除。     

基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测

图像边缘是对图像进行进一步处理和识别的基础,边缘都是图像上灰度不连续的点或灰度变化剧烈的地方,所以说图像的边缘就是信号的高频部分,边缘检测就是检测信号的高频部分,是图像基本特征之一。但在实际的图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题,所以本文提出了一种基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测方法,该方法能很好地检测出图像的边缘。     

灰度图像二值化算法研究

在很多图像处理的过程中,经常需要对灰度图像进行二值化。本文对几种常用的图像二值化算法进行了阐述,并通过仿真,进行比较研究。根据实验结果,阐明了各种算法的优缺点。     

基于特征参数的水果识别系统

本文基于Matlab识别一幅数字蔬菜水果图像中的胡萝卜、橘子、黄瓜和鸡蛋.整个识别过程涉及图像数据获取、对比度增强、去噪,二值化、标签化、特征参数计算、水果识别等过程.为了弥补由于原始图像中灰度分布不均匀和光照等因素的影响而造成的二值化后图像出现的断边和同一类水果中出现的孔洞,借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边,基于数学形态学算子填充二值化图像中出现的孔洞.     

数字图像边缘提取算子基于Matlab的实现

数字图像边缘检测在实际中有广泛的应用,目前可用于图像边缘检测的算子很多,本文主要通过对Canny和Log算子的分析以及通过Matlab编程仿真实验对比,得出两种算子的适用范围,并为实际采用合适的图像边缘检测技术提供参考。     

盲道区域中障碍物的视觉检测方法

针对视障人群出行时盲道区域中的静动态障碍物可能对盲人造成困扰,本文提出一种方法。通过构建可穿戴式的单目视觉导盲系统,建立各坐标系的关系。将视觉系统获取的图像由RGB模型转换到Lab颜色空间模型,提取b分量,采用最大类间方差法和Hough变换获得盲道区域信息。对盲道区域中的静动态障碍物采用三帧差法及"与"运算来提取障碍物轮廓信息,同时对帧差图像融合灰度投影算法,消除背景噪声等干扰,提高障碍物检测精度。实验结果表明,对静态的地面障碍物和悬挂障碍物的检测本文方法有着较好的效果,对动态障碍物的检测也更加可靠。     

典型图像分类算法分析

本文主要讨论了图像处理中基于人类视觉系统(HVS)的图像区域分类的相关概念、技术以及算法的实现。图像分类是指将图像分成平滑区、纹理区和边缘区,它是图像处理中一种重要的手段,具有广泛的应用。所谓平滑区就是指图像中灰度变化较少,包含信息量少,能量小的部分;而边缘是图像中一种灰度突变形式的集合;纹理是表征象素按一定的排列规律进行重复排列的部分。纹理区和边缘区的图像块具有较大的能量。本文主要基于人类视觉的一些特性,提出了空域和频域两种分类算法,这两种算法都是先将图像分块,然后再与人类视觉特性相结合,对各个图像块进行处理,再确定相应划分区域的阈值,对原始图像进行二次分类,最终得到图像的平滑区、纹理区和边缘区.