自动磁黼系统中数字图像顶处理方法研究

研究了自动磁粉探伤系统中数字图像预处理问题。将CCD传感器采集的磁痕图像先进行单色化处理,再采用浮动阈值和条件跟踪复合分割得到了较好的二值化图像,最后对图像进行膨胀收缩处理,满足了自动磁粉探伤系统对缺陷识别的要求。     

自动磁粉探伤系统中数字图像预处理方法研究

研究了自动磁粉探伤系统中数字图像预处理问题。将CCD传感器采集的磁痕图像先进行单色化处理,再采用浮动阈值和条件跟踪复合分割得到了较好的二值化图像,最后对图像进行膨胀收缩处理,满足了自动磁粉探伤系统对缺陷识别的要求。     

基于数字图像处理技术实现陶瓷片在线动态检测的方法研究

为了检测水阀用陶瓷片的崩角、斑点和划痕等缺陷,利用CCD作为图像获取工具,设计了一套陶瓷片计算机数字图像实时在线动态检测系统,提出了一种基于数字图像处理技术实现陶瓷片缺陷快速检测处理的新方法:首先用中值滤波和图像二值化对陶瓷片图像进行预处理,然后采用数学形态学中的腐蚀和差集运算提取陶瓷片的边界,最后对提取到的边界进行崩角、斑点和划痕等缺陷的识别,获得了陶瓷片缺陷信息.实验表明该方法与系统具有准确可靠、效率高和处理速度快等优点.     

图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用

利用MATLAB图像处理工具箱强大的图像处理功能,对采集到的玻璃表面缺陷图像进行图像预处理,提取出感兴趣的区域,为后面的缺陷识别作前期的处理。利用玻璃缺陷中的划痕图像为例进行一系列的图像处理来实现目标区域的分割并作初步的分析。     

印章鉴定系统的图像处理研究

在银行的印章鉴定系统中,正确识别票据印章的前提条件是得到高质量的预处理图像。预处理的主要过程是将印章图像三值化,去噪声并进行分割,然后将分割图像送入后续识别模块进行识别。由于票据模式的多样性,背景的复杂性和图像采集的任意性,使得图像的预处理面临较大的困难。文章主要研究了预处理过程中阈值的确定方法,以及去除印章区域复杂噪声的算法。实践证明,在去噪声算法中,通过多种滤波器的有效组合,能得到较高质量的处理图像,从而满足了识别算法的需要。     

基于图像处理的手机软板缺陷自动检测方法

针对手机软板缺陷细小难以检测和缺陷不修复的特殊性,研究了一种新型的手机软板缺陷检测方法;系统利用COMS(Complementary Metal 0xide Semiconductor)摄像头获取被测手机软板的图像,通过图像预处理、边缘增强、图像分割得到二值图像;在检测针孔和基板夹杂的缺陷后,去除瑕疵干扰,与标准模板图像进行匹配,得到全局缺陷;再根据设计准则,判断局部缺陷;实验研究表明,这种检测方法检测速度快、精度高,兼顾传统的参考比较法和非参考法的优点,对常见短路、断路、缺口和凸起等缺陷都可以进行精确的检测.     

基于机器视觉的药片表面缺陷识别与分拣系统设计

针对制药企业采用人眼识别药片表面缺陷受光线强度及视觉疲劳影响,存在漏检和低效等问题,利用机器视觉技术,进行了药片图像预处理,设计了药片缺陷检测及分类、异色处理算法并处理;在此基础上,利用反问题的最小二乘解算法确定缺陷药片的物理位置,控制3自由度 Delta机器人实现缺陷药片的分拣.经过测试,系统分拣成功率高,且易于实施,达到了设计要求.     

新型高密度电路板的自动光学检测系统设计

为提高自动光学检测系统(AOI)的缺陷检出率,研究了一种采用多色光源照明,利用机器视觉获取被测高密度印刷电路板(HDI型PCB)图像,通过图像处理快速准确地识别出各种缺陷的新型AOI。实验装置由主控计算机、电气控制系统、精密机械运动装置、多色光源照明和图像采集系统等组成。图像处理及识别软件基于OPENCV和VisualStudio2005开发,模块化设计,包括光源控制、图像采集、图像拼接、图像定位、路径规划、缺陷检测和缺陷统计等模块。实验结果表明,新型AOI系统可检出加载HDI型PCB的各种缺陷,缺陷的检出率可达99.9%,误报率只有0.3%。     

红外小目标检测跟踪系统设计

从图像处理方法的角度对红外图像中小目标的检测、跟踪进行了研究,给出了系统总体设计框图,整个检测算法的前端图像滤波预处理采用FPGA实现,识别跟踪采用DSP实现。详细介绍了系统各功能模块的设计方法。实验表明该系统实现了小目标检测跟踪的功能,工作稳定可靠。     

基于GPU的金属工件表面缺陷检测算法的研究

在金属工件的生产过程中,不可避免地会生产出一些不良品,必须进行快速识别。缺陷检测系统需使用图像采集设备采集金属工件的表面图像,完成混合噪声滤除等预处理后,进行图像配准并使用差影法分割图像,然后标记缺陷和提取缺陷纹理特征,最后进行工件缺陷的分类和识别。为了提高金属工件表面检测系统的检测速度,以满足高速生产流水线对检测系统的高实时性要求,依托GPU平台设计了一套合理的并行算法来完成不合格工件的自动检出工作。实验结果表明,在满足检测精度的前提下,基于GPU的并行图像处理算法相对于串行算法能取得较好的加速效果(实验环境为3.2~10.3倍加速比),为工件表面缺陷的快速检测提供了一种新的途径。     

基于人脸图像的性别识别技术

以原始人脸图像为基础,用灰度拉伸、灰度均衡、中值滤波、图像锐化和图像变换等多种处理方法对人脸图像进行预处理,用分形几何的关联维方法提取人脸图像的特征值,并通过BP网络建立性别识别模型。在此基础上,用上述各种预处理方法对29个未参与建模的人脸图像处理,然后进行性别识别。结果表明,用灰度拉伸和傅立叶变换处理的人脸图像,性别识别效果较好;图像变换比其他处理方法的识别效果好;先对人脸图像作灰度拉伸,然后作傅立叶变换,性别识别效果最佳。     

自然图像质量评价方法综述

5G时代的到来使得图像处理技术也得到了迅猛发展,自然图像质量评价方法成为图像处理领域的重要研究热点。在自然图像获取、图像压缩、存储等处理时,图像质量不可避免的产生各种类型的失真,从而自然图像质量评价方法的应用越来越广泛。首先阐述自然图像的失真类型和公开标准图像数据库的相关知识,然后分别从主观评价和客观评价两种方法分析自然图像质量评价,最后对未来自然图像质量评价方法的发展趋势进行了总结和展望。     

水下图像处理技术研究综述

随着自主式水下机器人的发展，水下探测技术成为新的研究热点。然而，吸收效应和散射效应导致水下获取的图像存在雾化和色彩偏差等缺陷。降质的水下图像在一定程度上降低了水下目标识别的准确性。为了改善水下图像质量，国内外学者对水下图像处理方法进行了深入研究。因水下图像处理方法对提升水下目标识别准确性具有良好的促进作用，故其具有重要的研究与分析价值。介绍了水下成像模型，分析了水下图像视觉质量下降的原理；根据水下物理成像模型将水下图像处理方法分为水下图像增强与水下图像复原，并分别对两类方法的研究现状进行分析与归纳；最后，总结与讨论了各类方法的优缺点，并展望了未来的发展方向。     

基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪

为克服Contourlet变换的非平移不变性及频谱混叠等缺陷,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。对含噪的CT图像进行非下采样Contourlet变换,得到不同尺度及各个方向上的变换系数,利用Context模型将每个尺度每个方向子带分级,不同分级采用相应的阈值去噪。实验表明,该方法适宜于处理含有更多高斯噪声的医学CT图像,与其他方法相比提高了PSNR值,更好地保留了图像细节,改善了医学CT图像的质量。     

一种基于小波变换的多分辨图像融合算法

图像的融合过程是将两个或更多的图像结合成一个图像,融合图像保留了每一个图像的重要特征。图像融合技术能够提高图像质量和数据的实用性。主要描述了图像融合的两个课题：（1）融合算法;（2）质量评估。介绍的图像融合算法是先对原图像进行多分辨小波变换,再把输入图像的小波变换系数通过一定的融合规则进行选择,然后经过逆小波变换得到新的图像,对图像融合的质量评估也进行了讨论。     

水下光学图像重建方法研究进展

水下光学图像可以提供直观丰富的海洋信息,近年来在海洋资源开发、环境保护和海洋工程等诸多领域发挥越来越重要的作用。但是受恶劣复杂的水下成像环境影响,水下光学图像普遍存在对比度低、图像模糊以及颜色失真等质量退化问题,严重制约水下智能处理系统的性能和应用。如何清晰地重建水下光学图像是国内外广泛关注的、具有挑战性的难点问题。随着深度学习技术的蓬勃发展,利用深度学习来提升水下图像质量成为当前的研究热点。鉴于目前国内在水下光学图像重建方面的研究综述较少,本文全面综述其研究进展。分析了水下图像退化机理,总结了现有水下成像模型以及水下图像重建的挑战;梳理了水下光学图像重建方法的发展历程,根据是否采用深度学习以及是否基于成像模型,将现有方法分为4大类,并按照研究发展顺序,依次介绍4类方法的基本思想,分析其优缺点;归纳了目前公开的水下图像数据集以及常用的水下图像质量评价方法,并对8种典型的水下图像重建方法进行了性能评测和对比分析;总结了该领域目前仍存在的问题,展望了后续研究方向,以便于相关研究人员了解该领域的研究现状,促进该领域的技术发展。     

Neural Networks for Omni-View Road Image Understanding

This paper presents a new approach to the outdoor roa scene understanding by using omni-view images and backpropagation networks.Both the road directions used for vehicle heading and th road categories used for vehicle localization are determined by the integrated system.There are three main features about the work.First,an omni-view image sensor is used to extract image samples,and the original image is preprocessed so that the inputs of the network is rotation-invariant and simple.Second,the problem of the network size,especially the number of the hidden units,is decided by the analysis of systematic experimental results.Finally,the internal representation,which reveals the properties of the neural network,is analyzed in the view point of visual signal processing.Experimental results with real scene images are encouraging.     

基于红外图像融合的DSP水果检测系统研究

为了提高水果检测系统精度和实时性,提出了在数字信号处理平台上开发水果检测系统的方案.该方案是根据可见光与红外图像的互补优势,以DSP/BIOS为实时操作系统,CCS为开发环境来构建应用程序.最后以苹果为研究对象,对苹果的红外和可见光图像分别进行相应的预处理后对所得的图像进行融合.试验结果表明,融合后的图像可以检测苹果早期淤伤,对水果品质检测精度有较大提高,经优化后实时性更好.     

基于再模糊理论的航拍图像质量检测方法

无人机在进行航拍任务时,会因为机身抖动、地物环境等原因导致采集的图像模糊,对后续提取图像信息造成影响。针对这一问题,提出了一种基于再模糊理论的无参考图像质量检测方法,用来区分清晰和模糊图像。对原始图像进行缩放、灰度化等预处理后附加一定程度的高斯模糊,得到再模糊图像,再分别对两张图像使用拉普拉斯算子提取边缘,得到两张图像的边缘差异图像。通过计算所得的边缘差异图像的标准差与经验得出的划分清晰和模糊图像的阈值相比,判断该图像是否为模糊图像。对人工合成的模糊图像和无人机实拍图像进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的模糊图像检测率,表现优于其他图像质量检测方法,且单张图片的检测计算速度很快。     

Central catadioptric image processing with geodesic metric

Because of the distortions produced by the insertion of a mirror, catadioptric images cannot be processed similarly to classical perspective images. Now, although the equivalence between such images and spherical images is well known, the use of spherical harmonic analysis often leads to image processing methods which are more difficult to implement. In this paper, we propose to define catadioptric image processing from the geodesic metric on the unitary sphere. We show that this definition allows to adapt very simply classical image processing methods. We focus more particularly on image gradient estimation, interest point detection, and matching. More generally, the proposed approach extends traditional image processing techniques based on Euclidean metric to central catadioptric images. We show in this paper the efficiency of the approach through different experimental results and quantitative evaluations.