图像预处理的反馈校正算法及其应用

提出由后续结果衡量图像预处理效果的评价标准,并根据Radon变换的结果对中值滤波算法进行反馈校正,改进后的算法能自动确定滤波模板尺寸和滤波次数.应用中值滤波预处理与Radon变换结合的方法对图像标定符号进行定位克服了强噪声背景下单独采用连通域定位方法的缺陷.实验证明,改进后的算法增强了金属断口图像的纹理特征,对在图像中所占比例较小的标尺符号定位更加准确,并可根据标尺符号的位置、长度信息以及标定字符的纹理特征对强噪声背景下的标定符号进行准确分割.     

一种强噪声背景下图像标定符号的定位方法

图像中标定符号的定位与识别是进一步计算数字图像对应的空间距离的依据。本文应用Hough变换对图像标定符号进行定位,克服了强噪声背景下单独采用灰度特征定位的缺陷。定位后对图像进行分割,并与传统方法比较。实验证明,本方法对在图像中所占比例较小的标定符号有较好的定位效果,并结合标定符号的灰度特征对强噪声背景下的标定符号进行准确分割。     

多特征融合的金属断口图像分类

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.     

基于断口图像纹理特征提取仿真方法研究

研究准确识别断口图像特征很重要,断口图像的识别是进行金属材料失效分析的重要组成部分,而图像纹理特征的提取则是识别的最关键的环节.应对金属断口的特征、性状、形貌等进行识别.为了提高识别断裂机理和准确识别断口形态,可而更好地指导生产实践,并为机械产品的设计和制造提供依据.提出采用小波分析方法,对金属断几图像进行分解、提取其能量纹理特征进行了相关实验,并在分类中进行实验,证明了小波分析提取的纹理特征对金属断口图像分类精度和识别精度都得到了提高.     

基于神经网络的金属断口3维重建

金属断口SEM图像的3维重建能更精确地定量分析断口,因而在材料断裂研究中具有重要意义。为了对金属断口SEM图像进行重建,根据金属断口表面具有的分形特征,提出了以高度z连续作为约束条件,利用神经网络对单幅断口SEM电镜图像进行重建的算法,并在实验中取得很好的重建效果。该算法对于未知光源方向的粗糙表面的3维重建具有较大的理论价值和实用价值。     

应用马尔可夫随机场的金属疲劳断口条带分割

研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。     

基于符号特征的QR码识别算法

在传统QR码识别算法基础上,提出一种利用QR码自身的符号特征进行识别定位的改进算法。对采集到的图像进行二值化处理,由符号特征定位QR码在采集图像中的位置,通过改进的双线性变换校正在采集过程中引起的图像几何形变,并通过逐模块垂直投影提取条码信息。实验结果表明,该算法具有识别时间短、识别率高等特点。     

基于立体视觉的生态景观布局中三维特征标定

利用传统方法标定生态景观布局中存在的三维特征时,由于未矫正因薄棱镜畸变、离心畸变和径向畸变产生的图像畸变,导致特征标定效率和精度较低.针对上述问题,提出基于立体视觉的生态景观布局三维特征标定方法.采用立体视觉技术构建相机成像模型,在相机成像模型的基础上消除薄棱镜畸变、离心畸变和径向畸变产生的图像畸变,实现对生态景观图像的矫正处理.采用SIFT算法建立尺度空间,并获取尺度空间中存在的极值点,根据极值点在生态景观图像中定位关键点,并通过KD-树搜索方法进行关键点匹配,实现对生态景观布局中三维特征的标定.仿真结果表明,所提方法不仅特征标定效率和精准度均较高,且其标定率也较高,充分证明了上述方法的有效性.     

保持细节的局部颜色迁移改进算法

局部颜色迁移是指将一幅参考图像标定区域的颜色特征传递给目标图像的标定区域,使之具有与参考图像标定区域相似的色彩。Reinhard算法是一种经典的算法,它但它没有考虑图像的细节信息。在此基础上,提出一种基于图像色调和细节信息的局部颜色迁移算法,它综合考虑目标区域和参考区域的均值、标准差和梯度的信息,在进行色彩迁移的同时,兼顾目标图像本身的细节信息,通过权重可调,大大增加了颜色迁移的灵活性和实用性。     

基于图像的肇事逃逸车辆定位方法研究与仿真

研究肇事逃逸车辆快速准确定位问题.车辆在逃逸过程中,逃逸车辆图像所在场景变换较为快速,车辆行驶方向突变性较强,使得车辆定位特征衰退明显.传统的车辆定位算法建立的特征模型由于这种场景图像快速变换和方向突变的影响,无法准确的捕获运动车辆的关键特征,定位准确性较差.提出改进关联挖掘算法的肇事逃逸车辆图像快速定位方法,在变化场景对包含冗余车辆特征的信息进行二次校验过滤,进而减小定位图像错误分类的可能,运用关联特征准确完成定位.仿真结果证明,改进算法能够大幅提高肇事逃逸车辆图片的关键帧定位结果的准确性,为逃逸车辆准确定位提供了依据.     

基于灰度共生矩阵的断口图像识别

研究断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,但普遍存在识别率不高的问题,为了有效提高识别率,提出一种基于灰度共生矩阵的断口识别方法,方法采用灰度共生矩阵法对金属断口图像进行特征提取,利用可分性判据来确定能影响纹理特征参数的构造因子(生成步长d,图像灰度级g和生成方向θ),并通过相关性分析来排除在表达金属断口图像纹理中冗余的特征参数,最后采用BP神经网络分类器进行分类,并进行仿真。结果证明,根据上述方法,对金属断口图像的分类是可行的,并且识别率也达到了满意的要求。     

芯片表面印刷符号结构缺陷的质量评估方法研究

因为芯片表面符号用于标识芯片名称、性能和功能信息,所以芯片表面符号质量检测是芯片生产的重要环节。目前,基于机器视觉的芯片表面符号质量评估被广泛使用,其中多数是基于逐像素对比的评估方法,但它面临2个主要问题:(1)符号的少量形变会导致质量评估结果变差;(2)没有考虑符号的缺陷特征。因此,提出面向芯片表面符号的结构缺陷的评估方法。首先采用薄板样条插值将待评估符号和参考符号对齐,消除细小形变的影响,同时提出形变量公式,用于判定形变较大的待评估符号;接着通过提出缺陷的检测方法和缺陷簇、关键位置等概念,得到质量评估的2个主要影响因子:缺陷的本身特征和缺缺陷所在位置是否关键;最后基于上述特征给出合理的打分策略。本质量评估方法是一个客观评价方法,它的优势是:(1)在只需要1张参考图像的前提下,对存在形变的评估符号进行质量评估具有较好的鲁棒性;(2)本方法聚焦于图像符号的结构质量评估,而非图像的本身质量评估,使得评估结果在具备客观性的同时,也符合人对符号内容的实际感觉。采用实际生产线数据进行实验,实验结果表明了本文方法的有效性。     

改进的嵌入式小波零树编码算法

在分析EZW算法的基础上,提出一种改进的图像编码算法,把小波系数分解成2组较小的小波系数,分别对其进行编码,并移除EZW算法中的副扫描过程,从而省去了存储重要系数的位置信息的比特数,减少了EZW算法中扫描次数,在很大程度上提高编码速度,缩减需要编码的符号数目,是种快速的编码算法。实验结果表明,运用该算法处理得到的图像质量能够满足大多数的应用需求。     

运动图象序列的整合

文章研究了不同视点下图象平面投影的坐标关系,给出了摄像机旋转和平移运动产生的序列图象间的匹配公式,提出了运动序列图象的整合方法。该方法有以下优点:整合图象满足透视几何关系,保证了整合图象的真实性;不需要事先知道摄像机的内外参数;整合算法计算量小,整合实时性好。实验证明了该方法具有广泛的应用价值。     

基于DataMatrix二维条码结构特征的图形校正

条码在使用过程中出现的畸变加大了条码识别的难度,提出了一种条码图像的畸变校正算法,利用二维条形码的结构特征可以有效并快速确定条形码的定位符号和定位符"L"型交点,并只需一次旋转就可形成标准的条码图形,为识别码字的准确切割打下了基础.该方法简单、计算量少,易于实现并且效果良好     

金属断口SEM图像三维重建模型及实现研究*

根据金属断口SEM图像的成像机制,提出了针对SEM图像的神经网络反射模型.通过引入分形约束条件和对传统亮度约束条件进行修正,构造了新的能量代价函数,重建出粗糙断口表面的细节特征.分别采用传统的SFS模型和新模型对断口SEM图像进行了对比重建试验,结果最大亮度误差由23.84%降到6.28%;平均亮度误差由4.46%降到1.07%.实验表明新模型对未知光源方向的SEM图像有很好的重建效果.     

基于版面理解的选票软件设计

通过分析选举流程,设计并实现了自动录入和自动识别的投票选举系统。系统利用twain扫描仪自动扫描选票获取图像,使用图像处理和符号识别技术判断选票填写区域的符号,根据预定义的含义识别出的符号结果得出选民的意愿。系统允许用户根据自身需求,自定义选票版式,具备很强的通用性;系统可以记录选票中选举项位置范围,可以适应多选举项选举,适用范围较广。实验结果表明,系统的开发方法科学合理,具有用户界面简洁、操作简易、功能完备等特点,具有很高的实用价值。     

基于图像识别的阅卷系统的设计与实现

设计了一种阅卷系统,允许使用者使用任何颜色的圆珠笔、钢笔或铅笔在一般纸张的固定位置上涂写如"√"、"╳"、"○"等手写符号完成答题,由阅卷系统采用图像识别技术对答题卡图像进行预处理、符号识别、统计判分,实现阅卷自动化。实验表明,由于结构方面的相似性,本阅卷系统识别错误集中在符号"√"、"╳"上,而对符号"○"的识别基本无误。