基于机器视觉的智能电梯仿真设计及测控技术

融合了视觉检测技术的智能电梯,可以借助于图像传感器采集目标区域的图像信号,然后将其转化成数字信号进行运算、处理、分析,并根据分析结果下达调控指令,使电梯设备做出相应动作,减少空载和非必要停站等无效调度,进一步优化电梯乘用体验,同时降低了能耗.本文首先概述了基于机器视觉智能电梯仿真模型的工作原理,随后对智能电梯硬件、软件...     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）通常用于图像的表示。然而,对于具有不规则形状边缘的图像,尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像,DWT却很难有效表示,进而影响后续去噪效果。针对该问题,提出了一种基于图形小波变换（Graphic Wavelet Transform,GWT）的图像去噪方法。首先,将图像表示为图形信号,并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵;然后,设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法,在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明,与常用的图像去噪方法相比,所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）作为客观指标,结果表明,采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

银行监控系统图像质量问题探析

随着金融系统管理的日益现代化,电视监控系统已经成为确保银行安全和事后追查、取证的重要技术防范和管理手段。其发展已走过了模拟监控、模数混合监控,现在正在朝着数字化、网络化、智能化监控的方向发展。就监控系统在银行的应用来说主要有以下四个方面：     

基于机器视觉的马铃薯表面缺陷提取方法的研究

在利用机器视觉技术检测农产品品质的过程中表面缺陷的识别相对于形状、大小和颜色的检测要复杂得多,因此对表面缺陷检测方法的研究具有重要的意义。文章以RGB三色作为分类的标准,研究用阈值法和三维空间LEG ION生物学原理相结合的方法从马铃薯的彩色图像中提取表面缺陷,取得了较好的效果。     

基于视频影像的公路地理信息系统

道路管理中最基本的内容是定期地对道路的路面、沿线设施、地形和周围环境等的形态及参数信息进行记录和分析,并建立完整而方便查询的档案资料.     

图像边缘检测技术发展综述

图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,本文就图像边缘的几种检测技术进行了讨论和研究,并对进一步的研究作出展望。     

基于经验模态分解的图像融合研究

图像融合是对不同渠道摄取的同一景物的多幅图像进行处理,以得到更清晰更实用的图像的过程。它是图像处理过程中的一个重要环节,比如图像拼接就离不开图像融合,因而研究图像融合具有一定的现实和理论意义。目前,以小波分析为代表的多分辨率图像融合技术是一个研究热点,但小波基函数的选取是小波分析的难点,也是小波分析这种信号分析方法的最大瓶颈。经验模态分解则能突破这种障碍,它根据自身的特性自适应的进行信号分解,显示出极大的优越性。把经验模态分解用于图像融合,取得了良好的效果。     

融合改进FT显著性与Grabcut的图像目标分割算法

针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT（Frequency-tuned）显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素代替原像素,并反复迭代高斯混合模型（Gaussian Mixed Model,GMM）参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。实验结果表明所提算法能够更准确更高效率地分割图像中的显著性目标,对高分辨率图像也有很好的适用效果,相比于其他算法在分割精度上提高10%左右,并具有较高的分割效率。     

基于内容查询的图像数据多层模型和快速检索研究

基于内容的图像搜索是目前搜索领域的研究热点,取得了较大的成果,在实际的开发中对于图像的数据库存储和检索的要求较高。本文通过对图像特征的研究,采用了面向对象的多层数据模型,并分析了索引空间中的多维索引降维、向量空间、度量空间等方法,引出了基于预分类和预计算相似度、树索引和二分快速检索图像数据的方法。接着通过分析其工作流程,从数据模型和检索方法上进行了论述,构造了基于内容的图像检索的工作架构。本文总结了此方案的创新点和适用范围,从而在理论证明了它的优秀的检索性能。最终提出了采用此方案进行基于内容的图像查询的可行途径。