PCNN在金属拉链缺陷检测中的应用

针对传统金属拉链缺陷人工检测方法效率低、稳定性差、误检率高等缺点,提出一种基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）和灰度跃变检测的金属拉链缺陷检测方法。针对拉链图像的特点,通过对传统PCNN进行改进以提高金属拉链图像二值分割处理速度;将传统PCNN和形态学理论相结合,提取链齿特征图像;采用区域像素统计与灰度跃变检测的方法实现金属拉链缺陷自动检测;完成检测系统的设计并进行实验研究。实验结果表明提出的检测方法快速、准确、可行。     

机器视觉系统在拉链缺陷检测中的应用

受工艺过程影响,拉链在生产过程中会产生缺齿次品,传统方法是靠人眼和测量工具进行检测,耗费大量人力和时间。采取机器视觉技术,对拉链图像的特征进行研究,提出针对拉链齿数检测的三种检测原理:神经网络识别方法、模板匹配识别方法和基于一维灰度投影的识别方法。根据检测原理分别编写核心处理程序及其上位机软件,模拟工厂实际检测环境设计搭建实验平台,进行检测实验。     

透明液体中低对比度杂质检测方法的研究

针对人工检测效率和准确率低的不足,分别在图像预处理和检测算法上进行了研究分析,提出了基于加窗的小波变换的杂质检测方法。获取的图像采用高斯同态滤波来提高图像的对比度,然后利用基于加窗的小波变换来提取图像中杂质的边缘特征点,最后采用迭代阈值分割方法来分割目标和背景并通过显示结果中有无亮色区域来判断透明液体中是否含有杂质,若显示有亮色区域,则判此亮色区域为杂质。实验结果表明,此方法比现有的其他检测算法较好的判断出了细小而低对比度的杂质,也较好的去除了外界干扰,避免了漏检微弱边缘的问题,提高了检测效率和准确率。     

基于灰度直方图的背景差目标检测算法

提出了一种基于灰度直方图的目标检测方法。背景差法和帧间差法是两种比较常用的目标检测方法。利用图像灰度直方图进行背景建模,然后提取视频序列中的一帧图像与背景模型进行对比分析,设定一个阈值来判断当前帧与背景模型之间的差异性,以此可以快速判断是否有目标出现。实验结果表明,此方法简单有效、计算复杂度低,能够快速地检测出视频序列中的目标。     

微型齿轮的机器视觉检测系统设计

微型齿轮在精密仪器设备中经常使用,其齿长的误差大小与整个仪器的精密准确性密切相关。传统微型齿轮检测以人工检测为主,人工检测存在检测精度低、量化不准确的问题。为了能够精确的计算齿长误差,并给出量化结果,文章提出一种基于机器视觉的微型齿轮齿长误差检测系统,先通过小波变换去除图像噪声,然后使用Radon变换算法矫正零件图像,再使用一种基于局部区域特征的三次曲线模型提取感兴趣区域亚像素边缘信息,并通过投影映射精确计算边界位置,最后计算齿轮中心点的动态极差并以此数据作为判断齿长是否合格的标准。实验结果表明,该方法精度可达到2 μm,准确率可达到99%,单帧检测时间平均18 ms,一个零件大约5 s可以给出可靠的结论,该方法效率高,准确性好,能够满足工业检测的要求。     

一种煤矿井下监控视频图像预处理方法

针对煤矿井下照度低、粉尘大、强光干扰多而导致监控视频图像模糊、容易出现目标检测失误等问题,提出了一种煤矿井下监控视频图像预处理方法。引入直方图均衡化算法将灰度值从集中在某段灰度级区域的非均匀分布状态变换为均匀分布状态,扩展像素灰度值的动态范围;采用多特征判断法即通过灰度阈值、差分阈值、尺寸阈值3个方面判断检测到的目标是否为光斑。实验结果表明,该方法能有效增强图像对比度,改善图像质量,识别并滤除光斑,从而提高目标检测的有效性。     

基于无人机航拍图像的关键目标点间距测量研究

为了解决以往测距方法受到噪声影响而导致测量结果精准度低的问题,提出了基于无人机航拍图像的关键目标点间距测量研究。依据无人机航拍图像上下行链路测距原理,设计测量方案实现流程。利用三轴机光电经纬仪获取关键目标点方位角和高低角,采用灰度信息匹配方法匹配图像,标记参考点。根据参考点生成特征描述子,通过局部自相关函数曲率对多维特征描述子进行分类,并对像素点进行检测,以此提取特征点,通过无人机上下行链路获取的图像信息进行间距测量计算。经过图像坐标变换、重采样、图像增强、图像平滑步骤完成误差修正,实现去燥目的。在地空链路有线测试平台上进行数值分析,由结果可知,基于无人机航拍图像测距结果更为精准,有效提高了在复杂地理环境下方法测量精度。     

面向无人驾驶车感知系统的自动曝光方法

为了采集清晰且稳定的图像,提出了一种相机自动曝光方法.首先在初始帧图像中检测交通标志,根据交通标志的检测结果,在划分的9个区域中确定感兴趣区域.利用HSV颜色空间中V分量直方图来准确判断图像的曝光情况,并依据感兴趣区域的位置和曝光情况来选择权值矩阵.最后利用灰度值方法获取下一帧图像的曝光时间,完成车载相机的自动曝光.实验结果表明该方法能够快速、有效地完成相机的自动曝光,并对逆光和背光具有一定的适应性.     

基于FFT特征匹配在检测芯片管脚间距中的应用研究

文章介绍了基于FFT特征匹配在计算机视觉检测芯片管理间距中的具体应用的研究，在对芯片管脚间距进行检测时，将CCD所拍摄到的芯片图像转换为灰度图像，之后提取边缘特征，再利用芯片的一个标准管脚的边缘特征图像作为模板，经图像匹配，阈值检验后，得到与管脚数目相同的极大值点，各极值点之间的距离即得各管脚间距。通过此方法可以快速测出管脚间距，并判断是否合格，对于相近领域内的其它定量分析测量有一定的参考价值。     

基于脊波运动检测的监控视频压缩方法

研究了一种基于运动检测的监控视频压缩方法,即先判断出相对于背景场景来说具有感兴趣运动变化发生的图像帧,再对判断出的图像帧进行低损失或无损失的压缩,剩余的图像帧进行高比率的压缩。为判断视频帧有无感兴趣运动变化发生,研究出基于新的多分辨率分析工具——脊波和背景减除法的混合方法,该方法能有效地定位出具有感兴趣运动变化发生的图像帧,并具有计算量较小、人工干预较少、受光照变化影响较小的优点。     

Semi-automatic computer aided lesion detection in dental X-rays using variational level set

A semi-automatic lesion detection framework is proposed to detect areas of lesions from periapical dental X-rays using level set method. In this framework, first, a new proposed competitive coupled level set method is used to segment the image into three pathologically meaningful regions using two coupled level set functions. Tailored for the dental clinical setting, a two-stage clinical segmentation acceleration scheme is used. The method uses a trained support vector machine (SVM) classifier to provide an initial contour for two coupled level sets. Then, based on the segmentation results, an analysis scheme is applied. Firstly, the scheme builds an uncertainty map from which those areas with radiolucent will be automatically emphasized by a proposed color emphasis scheme. Those radiolucent in the teeth or jaw usually suggested possible lesions. Secondly, the scheme employs a method based on the average intensity profile to isolate the teeth and locate two types of lesions: periapical lesion (PL) and bifurcation lesion (BL). Experimental results show that our proposed segmentation method is able to segment the image into pathological meaningful regions for further analysis; our proposed framework is able to automatically provide direct visual cues for the lesion detection; and when given the orientation of the teeth, it is able to automatically locate the PL and BL with a seriousness level marked for further dental diagnosis. When used in the clinical setting, the framework enables dentist to improve interpretation and to focus their attention on critical areas.     

基于数学形态学的牙科CT 图像分割

文章提出一种基于数学形态学的牙科 CT 图像分割方法。采用形态学重建与滤波技术处理图像,从人的口腔图像 中提取出牙齿信息。初步结果表明所提出的方法可灵活用于从口腔图像中分割出需要的牙齿信息。     

基于感兴趣区自动提取的红外图像压缩研究*

为了解决低带宽信道传输红外图像的问题,基于红外图像的特点,重点研究了红外图像感兴趣区域的自动提取,并在此基础上提出了一种基于自动提取感兴趣区域的红外图像压缩方法,基于JPEG2000框架进行了具体实现,通过图像实验充分验证了该方法的有效性、实时性,具有重要的应用价值。     

小波域内图象零水印技术的研究

为了在保证图象质量的前提下实施图象的版权保护，提出了一种图象零水印方法．该方法改变了传统的向原始图象中嵌入水印信息来实现版权保护的做法，采用从图象中抽取水印信息的方法来实现这一功能，其核心思想是：恰当选取图象小波变换的系数，然后把它作为原始图象的基本信息进行定位和管理，当对待认证图象进行认证时，用同样的方法提取该认证图象的信息，并对这些信息进行分析和检测，从而判定该图象的版权和所有权．通过实验证明，这种方法具有无失真、鲁棒性好、简单易行及可操作性强等优点．最后对该方法进行了推广，使它不但可以从原图象中提取水印，而且可以在图象外部加载水印，该方法既能满足图象认证的需要，又能用来进行数据隐藏．     

边缘与灰度检测相结合的场景图像文本定位

自然场景图像中包含大量的图像和文本信息,其文本字符能够提供重要的语义信息。利用计算机自动检测并识别自然场景中的文本信息,是模式识别和文字信息处理领域重要的研究内容。本文提出一种有效的从场景图像中定位文本的方法,其原理为：首先基于边缘检测进行文本区域粗定位,对定位到的区域进行灰度检测,来确定文本域中的字符位置,其后对所得到的检测区域进行筛选,去掉噪声区域,获取到目标文本域。实验结果表明,本文提出的方法对字体的大小、样式、颜色、以及排布方向具有较强的鲁棒性, 能够准确定位并提取自然场景下的文本信息。     

Teeth segmentation of dental periapical radiographs based on local singularity analysis

Teeth segmentation for periapical raidographs is one of the most critical tasks for effective periapical lesion or periodontitis detection, as both types of anomalies usually occur around tooth boundaries and dental radiographs are often subject to noise, low contrast, and uneven illumination. In this paper, we propose an effective scheme to segment each tooth in periapical radiographs. The method consists of four stages: image enhancement using adaptive power law transformation, local singularity analysis using Hölder exponent, tooth recognition using Otsu's thresholding and connected component analysis, and tooth delineation using snake boundary tracking and morphological operations. Experimental results of 28 periapical radiographs containing 106 teeth in total and 75 useful for dental examination demonstrate that 105 teeth are successfully isolated and segmented, and the overall mean segmentation accuracy of all 75 useful teeth in terms of (TP, FP) is (0.8959, 0.0093) with standard deviation (0.0737, 0.0096), respectively.     

An effective classification and numbering system for dental bitewing radiographs using teeth region and contour information

We propose a dental classification and numbering system to effectively segment, classify, and number teeth in dental bitewing radiographs. An image enhancement method that combines homomorphic filtering, homogeneity-based contrast stretching, and adaptive morphological transformation is proposed to improve both contrast and illumination evenness of the radiographs simultaneously. Iterative thresholding and integral projection are adapted to isolate teeth to regions of interest (ROIs) followed by contour extraction of the tooth and the pulp (if available) from each ROI. A binary linear support vector machine using the skew-adjusted relative length/width ratios of both teeth and pulps, and crown size as features is proposed to classify each tooth to molar or premolar. Finally, a numbering scheme that combines a missing teeth detection algorithm and a simplified version of sequence alignment commonly used in bioinformatics is presented to assign each tooth a proper number. Experimental results show that our system has accuracy rates of 95.1% and 98.0% for classification and numbering, respectively, in terms of number of teeth tested, and correctly classifies and numbers the teeth in four images that were reported either misclassified or erroneously numbered, respectively.     

三维牙颌模型的牙齿形状建模方法

针对三维牙颌模型由于齿间粘连导致单颗牙齿局部形状缺失的问题,提出一种综合性的牙齿形状建模方法.根据三维牙颌模型的形态特征,采用基于曲面最小主曲率的方法对粘连区域进行准确的检测提取;对删除齿间粘连区域后生成的齿间开口利用局部最优化权值规则进行剖分并细分优化,生成"中间"恢复曲面;根据牙齿的生理医学特征,以齿间开口的边界信息为约束条件,采用基于最小化曲面能量函数的方法对"中间"恢复曲面进行变形调整,实现单颗牙齿缺失形状的准确恢复.实验结果表明,采用文中方法能取得满足临床口腔医学要求的形状建模结果.