图像处理系统在网上阅卷中的作用

该文讨论了图像处理系统在网上阅卷中的作用,对图像处理系统中图像灰度化,二值化,去除噪声,图像分割等关键步骤进行了分析。灰度化过程中采用彩色模型转换的方法得到灰度图,二值化过程中采用阈值方法得到二值图像,去除噪声采用中值滤波方法,大大加快了图像处理速度,减少了运算时间,并采用MATLAB编程实现了图像分割。     

基于边缘算子的车牌图像二值化方法

提出一种基于Canny边缘算子的车牌图像二值化方法。该方法综合考虑了边缘信息和灰度信息，根据与边缘像素点相邻的像素点的灰度值变化特点，得到图像的高、低阈值，综合利用高、低阈值对原灰度图像进行二值化。实验表明，此方法对于车牌图像的二值化处理有令人满意的效果。     

基于分块聚类的车牌图像二值化方法

利用车牌图像中车牌部分所占比例小、车牌字符与底色灰度对比度大的特点,为运算简单,易识别定位,提出了一种基于分块聚类的车牌图像的二值化方法。方法先将整幅灰度车牌图像等分成多个小块,对每个小块中的像素点根据其灰度值进行聚类,再将聚类结果二值化而得到各小块的二值化结果,合成各小块的二值化结果得到整幅车牌图像的二值图像。实验结果表明,与OTSU二值化方法相比,不仅经该方法处理得到的二值图像能很好地体现车牌特征、有效地降低车牌图像背景的复杂性,而且方法更适用于处理非正常光照条件下的车牌图像。在此基础上能有效地提高车牌定位系统的实时性和适应性。     

一种光照不均文本图像的校正算法

针对光照不均的文本图像在二值化后文字识别率底下的问题,文章提出了一种针对光照不均图像进行二值化和图像增强的算法。针对图像进行分块处理,根据每块自身的平均灰度值和均方差以及全图的平均灰度值来进行算法的自适应变换,已达到对不同光照的区块进行不同处理的目的。实验结果表明本算法能够比较有效的完成对光照不均的文本图像的处理,比单纯的二值化处理方法有一定的提高。     

基于大津法的图像分块二值化算法

本文对灰度图像二值化的方法进行研究,提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法。通过对采集到的火车轮字符进行实验,结果表明了这种新的二值化方法在不均匀光照、图像模糊的情况下能很好地对图像目标(字符)进行分割,该方法的思想可以推广到对一般灰度图像的二值化中去。     

基于大津法的图像分块二值化算法

本文对灰度图像二值化的方法进行研究,提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法.通过对采集到的火车轮字符进行实验,结果表明了这种新的二值化方法在不均匀光照、图像模糊的情况下能很好地对图像目标(字符)进行分割,该方法的思想可以推广到对一般灰度图像的二值化中去.     

水稻冠层图像的背景分割方法研究

对水稻冠层图像中背景分割的方法进行了研究。应用杂草识别中常用的灰度化方法(超绿色法)进行实验,并提出了灰度化方法,然后运用迭代法获得最佳阈值将灰度图像转化为二值图像,最后对二值图像进行形态学腐蚀、膨胀的处理。并通过实验验证了该方法的优越性和可行性。     

基于分形维数的车牌识别二值化算法

针对当前常用车牌识别二值化算法存在的问题,提出了基于分形维数的二值化的方法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行二值化处理较传统方法有较大改进,且该方法解决了在自然光和不同光照背景下对车牌识别的干扰问题,也可以从复杂背景中提取出倾斜的车牌。     

基于车牌识别的二值化算法研究

二值化是车牌识别系统中图像预处理的关键一步。由于车牌图像摄取环境的多变使得不同光照条件下车牌亮度也不同,这给采用限定阈值二值化算法来进行图像预处理带来了困难。本文通过对车牌灰度图像的特点的分析与研究,提出了一种限定阈值二值化改进算法,即利用遥感图像处理的灰度拉伸技术,使得二值化需要的阈值得到控制。对不同光照下的车牌进行这种优化处理,实验结果表明此算法是快速有效的。     

改进二值化算法在QR码识中的应用

研究了QR码图像二值化技术,针对光照不均的QR图像提出了一种改进的基于背景灰度估计的校正算法.该算法首先根据原图像大小进行分块处理,在此基础上利用改进的灰度估计公式计算分块的灰度值,然后利用双线性内插法设置区块灰度值为估计值,最后用原图像减去估计背景图像得到校正图像,以此克服了光照不均对二值化阈值选取的影响.实验证明,...     

基于机器视觉的立铣刀磨损检测

本文设计了一套在机刀具图像获取装置,研究刀具磨损定量检测软件系统,主要介绍该系统软件模块组成、软件方法和图像获取与图像处理软件的集成。该系统可检测刀具多刃、多面的磨损状况,定量计算出磨损值,在磨损量超过规定值时报警提示。     

一种低成本的视频数字图象获取方法在微计算机系统中的实现

本文阐述一种用二值影象组合装配获取视频数字图象的方法.按照这一方法,用标准电 视摄象机和八位微处理器实现了一个价廉而灵活的微计算机图象处理系统.文中给出了系统 视频图象输入接口结构框图及软件操作命令.该系统获取图象的最大能力为256×256,十六 灰度级;具有两种可以灵活选择的程序控制方式;以每灰度级40ms的速度输入局部图象,或 以每灰度级1800ms的速度(采用2MHz的8080A MPU)获取整幅图象.     

基于VC＋＋路面裂缝图像处理系统研究

传统的基于人工视觉检测裂缝的方法愈来愈不能适应高速公路发展的要求.为了满足这种需求,给出了一种基于图像处理的路面裂缝自动检测方法,使用一种快速的针对灰度不均图像校正方法,对降质路面图像进行增强,然后进行阈值分割,提取出图像上的线性特征,最后再根据线性特征从原来灰度图像上识别出裂缝目标.整个软件系统采用面向对象的编程技术,设计界面友好,且易于操作.将计算机图像处理结果与实际公路现场检测结果进行了对比分析,表明了该方法的可行性、准确性、有效性,并且有比较满意的检测效果.     

用影像处理技术进行裂缝检测

传统的裂缝检测方法是手工描绘裂缝形状以及人工量测裂缝长度、最大宽度、深度等检测参数,这种方法不仅费时费力,而且精度也比较低。本文讨论采用普通数码相机对裂缝进行拍摄,建立简单易行的控制体系,对获取的影像进行数字微分纠正,用影像处理技术对裂缝特征进行自动提取,实现对裂缝的数字检测和分析。     

工程结构构件裂缝图像的处理与宽度测量

在分析工程结构构件表面裂缝数字图像的基础上,考虑到图像数据量之大以及测量时间的要求,采用辅助图像定位裂缝图像处理区域,减少了图像处理的数据量,使图像处理时间可以减少一个或者两个数量级;然后在裂缝图像处理区域中进行图像分割提取出裂缝,对裂缝二值图像进行左右边界提取,进而得到裂缝宽度信息;实验结果表明,该算法能够比较稳定和准确地检测工程结构构件表面裂缝的位置、宽度等特征.     

公路路面裂缝类病害图像处理算法研究

文章在对公路路面裂缝类病害的检测过程中,通过认真分析路面病害图像特征,研究了适合于路面病害识别的图像处理算法。由于裂缝类病害的类型包括横向裂缝、纵向裂缝和不规则裂缝,边缘可能在各个角度方向存在梯度,因此,文中构造了8个方向的模板对图像进行Sobel边缘检测。边缘检测处理后,结合加权的邻域平均噪声滤除算法和Ostu图像分割算法对病害图像进行处理,处理结果相对于其他经典算法,裂缝边缘宽度较细(2个像素),并且裂缝的边缘保护很好,裂缝边缘之间断续情况较少。该算法用于对公路路面裂缝类病害的识别检测过程中,检测精度和检测效果都很好。     

基于数字图像处理的表面裂纹检测算法

本文提出了一种基于数字图像处理技术的表面裂纹检测算法。运用这种算法能精确的检测裂纹的位置、长度等特征，将这种裂纹检测算法运用到裂纹自动检测系统以及裂纹扩展行为监测中不仅大大降低了劳动时间和劳动强度，而且提高了测量的准确性。     

Fast crack detection method for large-size concrete surface images using percolation-based image processing

The detection of cracks on concrete surfaces is the most important step during the inspection of concrete structures. Conventional crack detection methods are performed by experienced human inspectors who sketch crack patterns manually; however, such detection methods are expensive and subjective. Therefore, automated crack detection techniques that utilize image processing have been proposed. Although most the image-based approaches focus on the accuracy of crack detection, the computation time is also important for practical applications because the size of digital images has increased up to 10 megapixels. We introduce an efficient and high-speed crack detection method that employs percolation-based image processing. We propose termination- and skip-added procedures to reduce the computation time. The percolation process is terminated by calculating the circularity during the processing. Moreover, percolation processing can be skipped in subsequent pixels according to the circularity of neighboring pixels. The experimental result shows that the proposed approach efficiently reduces the computation cost.     

基于主动生长的断裂裂缝块的连接方法

针对沥青路面裂缝图像分割成二值图像后,存在虚假信息和边缘断点的问题,提出一种基于主动生长的断裂裂缝块的连接方法。该方法依据噪声呈孤立圈状,裂缝呈线性的特征去除虚假噪声信息;并采用区域填充法将裂缝轮廓内部空隙填充,使裂缝呈现块状;然后采用主动生长法进行断裂裂缝块的连接。实验表明,该算法在去除噪声的情况下,较好实现了断裂裂缝块的连接,有利于后续的图像测量、评估等处理。     

基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法

为了提高公路混凝土路面病害的检测效率,采用图像处理技术实现了路面裂缝的自动识别和病害参数的自动提取。首先通过阈值分割法检测出路面裂缝,根据线性和网状裂缝图像背景连通域数量的差异,采用区域标记法计算背景连通域的数量实现了裂缝分类;其次根据线性裂缝几何形态的差异性,通过投影法实现了横、纵和斜向裂缝的细分;最后对线性裂缝提取裂缝骨架并细化求出其长度、平均宽度等病害参数;对于网状裂缝通过求其最小外接矩形计算其破损面积。