哈夫变换在智能机器人图像处理中的应用

计算机视觉作为机器人的“眼睛”重要性不言而喻，文章研究了在智能机器人视觉系统中处理图像信息的一种方法。先将得到的图像进行色彩模型转换，再进行二值化处理，最后用哈夫变换得到路径形状信息，从而指导机器人运行。     

浅谈遥感数字图像处理

遥感是通过对反映地物的电磁波信息的处理、分析与懈译来进行地物识别和专题研究的.运用遥感数字图像进行地物识别和专题研究时,对遥感图像的精度都有一定的要求,而通常我们得到的遥感数字图像需要做一些处理才能达到相应的要求,从而加以使用.     

浅谈遥感数字图像处理

遥感是通过对反映地物的电磁波信息的处理、分析与解译来进行地物识别和专题研究的。运用遥感数字图像进行地物识别和专题研究时，对遥感图像的精度都有一定的要求，而通常我们得到的遥感数字图像需要做一些处理才能达到相应的要求，从而加以使用。     

基于机器视觉的种子填充软件系统的研究

机器视觉最主要是使用计算机再现和人们视觉相关相近的某些智能行为,首先提取出事物对应图像的信息,然后进行分析,最后实现对事物的检测和控制。工业或者制造业机器视觉检测系统主要是由工业相机,镜头,光源(彩色光,单色光),输入和输出设备和图像处理软件所构成的。然而,种子填充是机器视觉中图像处理必不可少的部分,该算法的优点是不必关心填充区域的形状和位置,只要得到图像区域内任意一个或多个像素点,就能够进行填充了,本方法使用方便并且效率高,因此很适合工业应用。本论文研究使用Visual C++6.0软件对该软件进行代码编写,根据在实验室的测试结果,本系统能够很好地契合工业或者制造业中的需要。     

用MATLAB编程实现数字图像旋转

文章论述了用Madab编程实现数字图像旋转的基本方法，从计算机几何坐标中的图像旋转矩阵表示着手，给出了图像旋转变换的推导过程，用简单综合插值方法，基本解决了数字图像旋转后出现的空洞问题，并通过Matlab编程工具进行实验验证。     

基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。     

基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。     

基于机器视觉检测的轮廓提取算法的研究

本文依据扫描线步长自适应优化、边缘检测、平面轮廓图元识别图像大小的机器视觉检测系统的开发等问题进行了系统研究。然而,轮廓提取是机器视觉检测最重要的一环,必须先提取图像中重要物体的轮廓,让这些重要物体的图片能够清晰的呈现出来,使计算机能够更好地使用这些图片信息进行识别,以方便工业或者制造业等的检测。本文根据基于Windows的Visual C++6.0软件进行物体图像的轮廓提取算法的编写,将物体图像轮廓展示在了计算机上,通过实验,我们对本系统软件的稳定性和精度进行了大量的测试,测试结果表明本系统能够很好地完成工业要求的需要。     

欧洲视觉传达设计新方向——信息设计学

视觉传达设计领域里的"信息设计"是以信息产业飞速发展为背景,孕育产生的交叉性的新学科。这门新兴学科产生于二十世纪九十年代的欧洲德国,用以解释信息科学的图像视觉化和数据视觉化,简单的说,就是将信息转换成更为清晰明了的视觉化阐述。萌芽于欧洲九十年代的新视觉化实践,介乎数字信息分析和视觉表达策略之间。它用鲜活的例子告诉人们,图像和数据视觉化不仅可以应用于抽象数据的解析,还能通过充分的视觉设计策划,更加准确和优美的应用于其他领域的解读。     

水晶石数字科技有限公司

在基于设计和工程领域的电啮图像行业中．水晶石数字科技公司是中国最大的专业制作公司之一。作为在中国最早成立的数字图像企业，水晶石一直致力于计算机图像技市在商业领域的深入开发和应用．并希望通过积累的众多大型、综合性的成功案例，为客户不断提供富于实践经验和创新精神的视觉解决方案。     

雷达目标检测通过计算机视觉技术的实现

雷达目标检测是雷达应用的重要基础,其主要的检测算法基本上都是基于教字信号处理的数学模型。雷达信号是二雏信号,从某种意义上可以看成是一段连续的图像信息。重点对基于计算机视觉方面的一些关键技术进行了适当的改进,从背景的建立与更新、图像预处理以及目标的跟踪检测三个方面,对雷达目标的检测算法进行了探讨,以期从计算机视觉技术的角度得到一种更加准确、行之有效的雷达目标检测算法。     

基于数字图像处理的图像分割系统的设计及实现

随着电子技术,计算机软件和硬件技术,图像处理及与人类视觉相关技术的发展,关于机器视觉图像处理的技术也获得了飞速的发展,图像处理技术在很多领域,如:制造业,工业,医疗业等都受到了广泛的应用。在工业领域,关于机器视觉的图像处理技术能够取代检测速度慢,检测精度不高的人工检测方法。在医疗领域方面,图像处理应用也相当广泛,它可以协助医师对人体的病原大小及其病原体情况进行分析检测,从而判断人体是否有不同于正常人的情况。然而,图像分割技术是图像处理技术中不可缺少的一环,人们往往只对所拍摄图像的某一部分感兴趣,我们将他们称为目标图像,而将其他图像部分称为背景,这是图像分析的第一步,因此,图像分割技术是整个图像处理中最重要的一环。本论文使用Visual C++6.0开发工具,进行系统代码的编写,最终很好的完成了本项目的开发,在实验室中,我们对本软件系统进行了严格的测试,测试结果表明:从精确度和稳定性方面都没有问题,能够满足工业及其制造业的产品要求。     

基于计算机视觉的人脸识别技术应用研究

在多媒体信息时代,对计算机视觉的研究工作显得尤为重要,人脸是图像中最重要的对象之一,人脸识别技术是计算机视觉与模式识别领域的重要课题。人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部特征定位、提取,记忆存储和比对辨识达到识别不同人身份的目的。因此,随着越来越多企业跨界进入人脸识别领域,势必加剧该领域的竞争。未来的人脸识别技术的应用领域会越来越广,市场也将更广阔。     

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.     

设计中的矢量图形研究

近些年,随着计算机的普及,计算机设计软件为设计带来极大的方便与便捷,其中矢量图形在设计的运用最为典型。矢量图形是一种基于数字运算,以点线面作为主要表现形式,有轮廓和填充的方式的一种数字图像。矢量图形与传统图形相比,具有着色调轻松明快、屏幕化造型多样化、图像线条简单洗练、图像逼真唯美等强大的视觉优势,其在艺术设计当中的运用能有效提高图像的表现力,极大提高了设计的艺术感染力。因此,本文笔者主要就设计当中的矢量图像进行了研究,首先对设计中矢量图形的主要特征进行了分析,其次,介绍了两款较为常见的Adobe illustrator和Corel DRAW两款矢量图行设计软件,最后对全文进行了总结。在此,笔者希望通过此次探讨让我们认识到矢量图像在艺术设计当中的重要性,掌握如何选用合适的设计软件以提高矢量图形的表现力。     

生成对抗网络在计算机视觉领域中的应用研究

生成对抗网络在计算机视觉领域中有着十分广泛的应用,通过生成对抗网络,可以实现生成高品质图像、图像风格迁移、图像与文字交换、图像修复等众多方面的发挥。因此本文就生成对抗网络在计算机视觉领域中的应用展开分析和探究。     

可视化技术在物流监控系统中的应用

一、可视化技术 可视化又称视觉化,是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术.它涉及计算机图形学、图像处理、计算机视觉、人机交互、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术,包括科学计算可视化和信息可视化.     

计算机视觉的理论框架探索

本文就计算机视觉的理论框架进行阐述,对计算机视觉理论框架存在的问题进行分析,提出计算机视觉理论框架的新发展,以确保通过计算机视觉获得的景物信息更加完整。     

窄信道情况下远程屏幕图像高倍压缩传输方法

针对军队战场无线通信信道极窄情况下,计算机图像需要实施传输的问题,提出了一种基于窄带宽传输系统的计算机屏幕监控图像的编码方法,结合图像自适应分块的方法,对获得的数字图像进行高倍压缩,实现了图像的高效传输。     

浅议数字图像处理中的模拟信号处理

数字图像处理是将模拟的图像信号转换成离散的数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,其主要目的是对图像信息进行加工处理以满足人的视觉心理和实际应用的要求。与早期模拟图像相比数字图像处理有再现能力强、处理精度高、适用面宽、灵活度高等优点。主要包括图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割等内容。图像是人类获取和交换信息的主要来源,图像处理的应用领域涉及到人类的方方面面,随着信息时代的来临,数字图像处理将发挥越来越重要的作用。