棒线材端头识别的图像处理改进方法

一直以来，对棒线材进行计数都采用人工方法，效率低且不准确。为了提高效率，需要研究出一种棒线材自动识别方法实现棒线材的自动计数。该文通过对常见的轮廓提取法进行研究，提出了改进的轮廓提取法，通过对棒线材灰度图像的轮廓提取、分割处理、闭运算及细化处理等消除了细线及目标区域的影响，得到了更准确的轮廓曲线并计算出轮廓的圆形度，进而计算出棒线材的半径，棒线材的半径是实现棒线材自动识别的重要参数。程序的运行结果表明，改进的轮廓提取法能准确地把棒线材端头轮廓提取出来。     

鱼眼图像轮廓提取方法的对比

要从鱼眼图像恢复出实际的场景图像,其前提是必须准确的提取出鱼眼图像的轮廓,而提取鱼眼图像的轮廓也就是确定鱼眼图像的中心和半径.从提取鱼眼图像轮廓着眼比较了最小二乘拟合法、面积统计法、扫描线逼近算法、改进的扫描线逼近算法等各自的优缺点.其中改进的扫描线逼近算法具有准确地提取鱼眼图像轮廓,计算量小,实时性好,校正效果好的特...     

基于图像处理的储备粮仓袋装粮数量智能测算的研究*

针对袋装粮数量智能测算的要求,以实际场景视频图为分析对象,在对典型边缘检测算法实验结果分析的基础上,采用双阈值Canny边缘检测算子和形态学处理的方法提取粮袋特征轮廓——反光带的边界。提出基于众数理论和方差分析相结合的计数算法进行数量的二次判断,提高了计数算法的识别精度和测算效率。实验表明,该方法能准确地提取出粮袋的特征轮廓并进行计数,为粮食数量检测提供了一种有效方法。     

一种基于图像处理的激光光斑圆度测量方法

介绍圆度误差的评定方法,在图像处理的基础上,针对圆形激光光斑,设计出一种通过计算光斑轮廓的最大内接圆得出其圆度误差的算法.首先,利用图像处理算法对激光图像进行二值化处理,提取出二值图像中的激光轮廓,对轮廓进行膨胀腐蚀运算后,采用中轴变换和剪枝处理得到光滑、闭合的轮廓曲线.然后通过矢量迭代法计算光斑轮廓内最大内接圆的圆心位置.最后得出激光轮廓的圆度误差值.矢量迭代法是对三角形迭代法的改进,该算法容易选择初值,复杂度低,准确性高并能够有效地解决局部极值问题.经过对实际激光图像进行测试表明,该算法快捷稳定.     

一种基于图像处理的成捆钢筋计数方法

本文研究了一种基于图像处理的成捆钢筋快速计数方法。首先对生产出的成捆钢筋端面进行摄像;然后对拍摄的端面图像进行去噪、二值化、数学形态学等处理,得到图像轮廓;再对图像轮廓进行提取分析,计算出各个轮廓区域中包含的钢筋数目,从而统计出钢筋的总根数。实验结果表明,该方法应用于实际生产中能降低成本,提高计数精度。     

基于动态轮廓模型的维氏显微硬度自动测量

动态轮廓模型是提取图像中物体轮廓的一种有效方法。文章首先对FeAl/ZrO2陶瓷基复合材料的压痕图像进行了自适应阀值分割,然后利用改进的动态轮廓模型对其进行了轮廓提取,得到了压痕的对角线长度,进而计算出材料的硬度。并对传统方法和本文提出的方法的误差做出了对比分析。该方法可以对显微组织维氏硬度试验压痕准确地提取,并自动计算维氏硬度,从而实现了维氏显微硬度测量的高效率与自动化。     

图像轮廓提取方法研究

对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。     

基于PCA变换扩散投影的人眼轮廓提取

提出一种PCA变换扩散投影的人眼轮廓提取方法(PCA transform scattering projection,PCATSP),即采用PCA投影对人眼的虹膜进行定位,经在人眼区域内对形状点进行变换后对所得参数进行扩散投影,并结合霍夫变换进行整体处理,从而实现更为鲁棒地提取人眼轮廓.实验中通过与可变形模板法相比较,结果表明PCATSP在平均形状参数误差及整体优化时间上更能精确地提取人眼轮廓,并取得令人满意的效果.     

数字图像轮廓特征提取过程研究

本文从数字图像处理角度出发,探讨了数字图像轮廓特征提取的一般过程,将原始图像进行灰度处理、平滑滤波、阈值分割、边缘检测等处理得到原始图像的二值黑白位图,提取出图像的轮廓特征.提取出来的特征可以用于进一步的图像识别、数学特征计算等研究,并给出常用方法下的提取过程和MATLAB环境下实现对照片中河流的提取.     

智能玩具赛车赛道图像的畸变校正问题研究

本次图像畸变研究主要针对智能玩具赛车的赛道图像。赛道图像信息由智能玩具赛车采集,采集到的图像呈现出近宽远窄的梯形畸变。针对此梯形畸变,首先采用几种不同的边缘检测算子对图像进行边缘检测及轮廓提取,再使用连接点法对处理后的图片进行畸变校正,然后针对现有方法中出现的问题提出调整改进。最后通过MATLAB仿真实验仿真分析,该方法能够有效地实现赛道的畸变校正,为后续对赛道图像的进一步处理奠定了基础。     

基于欧氏距离图的图像边缘检测

图像边缘检测技术直接影响以目标识别为目的的后续图像处理操作,有效地提取出图像中所携带的目标信息是图像边缘检测的主要目的.为了实现目标轮廓的有效提取,提出一种基于欧氏距离图的图像边缘检测算法.该方法计算图像内像素点之间的欧氏距离,得到图像的距离图,距离图很好地描述了图中景物的外部轮廓;对距离图进行改进的Canny算子边缘检测,可以有效地得到图中物体的轮廓.与一般的边缘检测算法相比,本文算法能够抑制过于细小和琐碎的细节,并能够准确地提取目标的整体轮廓信息,为后续目标识别奠定了良好基础.     

基于最大连通区域的QR码提取和校正方法

研究了基于最大连通区域的QR码提取和校正方法,使用区域面积描述标记最大连通区域并放大获得QR码大致所在区域,运用闭运算取其轮廓,用Hough变换检测轮廓线并计算交点信息,利用图像几何变换实现坐标值和像素值变换以消除几何失真。实验结果证明该方法能够快速定位的有效性。     

利用模糊边界提取算法实现医学图像边界提取

以DICOM图像为研究对象.采用模糊边界提取算法.利用VC 实现了DICOM图像边界的提取,完成了DICOM图像格式到BMP图像格式的转换与存储.以实例说明了算法的实现效果.     

基于进化规划策略的纹理图象检索

由于进化规划具有群体搜索和随机信息交换的优点,可以对图象特征矢量进行优化选取,有鉴于此,本文提出了一种新的基于进化规划的纹理图象的检索方法,实验结果表明,该方法能够充分体现出进化规划算法在纹理图象检索方面的优越性,有效提高检索精度,改善了检索效果。     

基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法

为了实现织物疵点图像的有效消噪,使其更有利于特征提取和疵点检测,提出了基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法。综合考虑轮廓波方向子带能量的大小与织物疵点图像轮廓细节之间的关系,对Donoho多尺度分解阈值进行修正,改进了Donoho多尺度分解阈值对图像细节"过扼杀"的缺点。实验结果表明,对织物疵点图像进行基于轮廓波变换改进阈值消噪时,该方法更好地保留了织物疵点图像的轮廓细节,峰值信噪比显著提高。采用改进的轮廓波Donoho多尺度分解阈值消噪后的图像,可以更好地应用于织物疵点图像的特征提取和疵点识别。     

基于双射变换的脱机手写数字识别方法

针对传统特征提取和分类方法速度慢、稳定性差、识别率低等特点,提出了一种基于外围结构特征提取的手写数字识别方法。该方法多次少量地提取经过双射变换后的图像外围结构特征,对每一次提取的特征结合BP神经网络生成相应的分类器,对不同特征的分类结果进行融合得出手写数字的识别结果。实验结果表明,该特征提取方法实现简单,运算量小,大大提高了脱机手写数字的识别率和效率。     

新型基于分层多假设跟踪的冠脉骨架提取算法

为解决大多数脉管骨架提取算法中存在的运算复杂、准确率低以及无法同步获取脉管半径问题,提出了一种新型基于分层多假设跟踪的冠脉骨架提取算法. 首先,提出改进局部形状分析方法用于冠脉预分割,通过引入单连通约束和体积约束和降低非血管型结构及细小类血管型结构误分割率;其次,定义新的中心检测能量函数,增强骨架定位能力,并提出分层多假设策略,避免跟踪过程产生局部最优解和实现脉管半径同步获取;此外,通过生成水平集图,使算法可根据脉管树分支情况自动初始化多条跟踪路径,具有较好的拓扑适应性. 实验表明,与其他骨架提取算法相比,该算法可以同步获取冠脉骨架及半径等信息,且结果精度较高.     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

激光打标中TrueType字体的轮廓提取与打标实现

本文首先简要介绍TrueType的字形描述和文件结构,以及从字库中提取TrueType字形轮廓的Windows函数与数据类型,给出了通过调用API函数实现字形轮廓矢量数据提取的具体方法。然后,根据自行设计的激光打标软件的需要,将提取的字形轮廓转化为二值图像位图文件,直接用于激光打标的实现。