基于ORB算法的印刷电子屏电路检测技术研究

针对印刷过程中印刷电路很容易产生短路、断路、毛刺等缺陷问题,提出一种基于ORB(oriented FAST and rotated Brief)算法的印刷电路检测方法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配的问题,提出了一种基于空间距离的提纯法对匹配对进行提纯;其次,利用提纯后的匹配点计算待测图像和模板图像的仿射变换矩阵;再次,利用图像差分检测法对印刷电子屏印刷电路检测。结果表明:该算法在速度与精度方面均有提高。     

基于磁性纤维的加密纸张图像采集与识别研究

针对磁性纤维的加密纸张从肉眼无法识别加密图案的问题,提出一种基于磁性纤维加密纸张的图像采集与识别方法。加密图像采集装置首先对磁性纤维加密纸张进行强磁处理,其次通过向磁性纤维加密纸张喷洒磁粉以使加密图案显现出来,最后利用CCD相机拍摄加密纸张图像。针对拍摄的原始图像提出将改进的机器视觉算法与卷积循环神经网络(CRNN)相结合的方法构建纸张加密图案识别模型。通过组合高斯滤波、Sobel边缘检测算子、改进的最大类间方差法(OTSU)等算法实现对加密图案的检测与分割,然后将分割后的图像输入CRNN网络完成磁性纤维加密图像的特征提取和识别。结果表明,模型识别准确率达到98.37%,能够较好地解决基于磁性纤维加密纸张的加密图案识别问题。     

基于改进RANSAC算法的图像拼接方法

文章提出了一种基于改进RANSAC算法的图像拼接方法。在提取图像的SIFT特征点后,根据阈值法对特征点进行初始匹配,然后采用改进的RANSAC算法对初始匹配对筛选,再计算图像间单应性矩阵,最后使用加权平均的融合方法实现图像的无缝拼接。实验结果表明,改进后的RANSAC算法进一步提纯了匹配对,使得图像拼接获得了高质量的效果。     

基于改进RANSAC算法的图像拼接方法

文章提出了一种基于改进RANSAC算法的图像拼接方法。在提取图像的SIFT特征点后,根据阈值法对特征点进行初始匹配,然后采用改进的RANSAC算法对初始匹配对筛选,再计算图像间单应性矩阵,最后使用加权平均的融合方法实现图像的无缝拼接。实验结果表明,改进后的RANSAC算法进一步提纯了匹配对,使得图像拼接获得了高质量的效果。     

基于MOOC视频的增强交互性的研究与实现

为解决MOOC在线学习课程缺乏交互性的问题,文章设计并搭建了一套基于HLS协议的增强交互性的流媒体服务器,采用基于OpenCV的SIFT和ORB算法对教学视频的图像内容进行识别和处理,生成与学习内容相关的信息数据,再使用Python、HTML5和JavaScript语言将信息数据嵌入到视频及网页中,形成具有交互性的学习内容,实现增强教学内容的交互视频。     

基于多子区策略的丝绸图像匹配算法

印花是丝绸生产工艺中重要一环,基于图像的匹配技术可用于检验丝绸的印花质量.本文提出了一种基于多子区策略的丝绸彩色图像和矢量模板图匹配算法,并采用边缘信息作为丝绸彩色图像和矢量图的共性特征,解决了两种图像灰度不一致的问题.对预处理后的丝绸彩色图像提取图像边缘,选取边缘信息完整的区域作为待匹配子区,采用改进的Hausdor...     

基于图像处理技术的纸张功能信息数字化研究

围绕纸张功能信息数字化的图像呈现问题展开研究,采用图像处理技术,分别从数字图像的获取、傅里叶变换、离散余弦变换、哈达玛变换、Radon变换、小波变换等方面进行分析探讨,研究不同的图像变换方式在纸张功能信息图像处理中的特点。研究表明,各种图像变换方式在图像处理中的应用各有不同,在纸张功能信息数字化的应用中发挥各自的转换优势。     

纸张信息识别功能图像处理技术研究与实现

针对纸张信息识别领域的图像处理技术进行研究,构建了一种主要应用于纸张信息识别领域的图像处理流程,从硬件、软件两个视角对该技术进行了分析。该技术与纸张信息识别功能的结合,能够有效提高纸张防伪信息识别效率,降低人工检测误检率。同时也能避免企业或个人因纸张防伪信息识别问题带来的各项损失。     

改进Hough变换在纸病检测系统中的应用

通过对褶皱纸病的分析研究,提出一种基于改进Hough变换的检测方法.利用边缘检测对纸病信息进行去噪和简单提取,采取Hough变换的方法将纸张从图像灰度空间转换到参数空间,从变换后的参数空间中提取纸病图像中的褶皱特征并进行识别.实验结果表明,此方法识别率高、计算速度快、检测效果好.     

基于Krawtchouk矩和小波支持向量机的纸张缺陷识别方案设计

为实现对于纸张缺陷的高精度识别,提高纸张成品的生产质量,通过Krawtchouk矩不变量来提取纸张缺陷图像的特征向量。在此基础上,运用所获取的特征向量对小波支持向量机进行训练,并通过粒子群优化算法来获取惩罚因子与核函数参数,使小波支持向量机的分类性能达到最优。最后对提出的纸张缺陷识别算法的识别率进行试验,经统计分析发现,访算法的识别总精度高达98.33%。     

基于混沌和图像融合的自适应数字水印算法

提出了一种基于混沌和图像融合原理的自适应数字水印算法.该算法利用混沌映射将水印图像进行置乱预处理,求出载体图像的噪声可见性函数NVF,然后将载体图像的NVF函数作为乘法因子,使载体图像和水印图像融合,可自适应地调节水印信息的强度,并将其隐藏在载体图像中.从信息论的角度对试验结果进行了评价,试验结果表明:该算法提高了隐藏的视觉效果,既保证了水印的安全性,又提高了水印的鲁棒性.     

纺织服装色彩搭配主客观量化及智能推荐的现状和发展趋势

随着纺织服装产品在线消费的需求变化,以及大数据和人工智能技术的发展推广,色彩搭配智能推荐等成为纺织服装行业研究领域新的研究热点。色彩搭配关系的数字量化表征作为真正影响色彩搭配智能推荐的关键环节,这一方面的研究亟待深入。文章基于色彩搭配原理,着眼于色彩搭配关系的数字量化表征技术,结合近年来国内外在相关研究领域的进展,采用色彩图像数字分析技术、依托色彩心理学和色彩感觉意象等交叉研究成果,对色彩搭配关系数字量化表征的相关研究内容进行了深入分析和讨论,并根据色彩搭配智能化推荐的发展需求,提出了新的研究思路和发展方向。     

储粮害虫智能检测方法的分析

储粮害虫的检测一直以来都是粮食储藏行业研究的一个热点，害虫种类的正确识别是粮食管理人员进行害虫防治的必要依据。对目前国内外的两种主要的害虫检测方法进行了叙述与分析，即基于图像识别的检测方法和基于声信号的检测和识别方法。在此基础上，该文重点论述了基于DSP的多信息融合的储粮害虫智能检测方法。     

Investigation of image registration method for the multi-directional image fusion of woven fabrics

Abstract

Traditional single-side scanning or single-vision image acquisition methods have the limitation of incomplete information caused by the existence of blind spots. To collect the complete texture information of fabric images, a new multi-vision image acquisition and the related fusion method is developed to solve this problem. However, linear addition of image sequences acquired from multiple directions cannot achieve a good result of image fusion, it is necessary to conduct the image fusion based on the image registration between images at pixel level. Therefore, a new multi-directional digital image acquisition system for woven fabrics is established in this article; one set of image fusion algorithm based on image registration is proposed for the image enhancement of fabric. Fabric texture images are digitized by means of multi-directional vision imaging instead of unidirectional imaging, the structural information of fabric texture could be enhanced using image registration and fusion technology and the indexing and localization of texture corresponding points could be controlled using matching points or control points. Our experimental results show that the proposed method could be used to merge the effective information from the multi-directional vision images completely, it has the potential application for the rendering of woven fabrics using image driven virtual reality enhancement.     

纤维尺度下数码纱仿真方法

为解决因配色复杂多变,数码纱外观难以直观预测的问题,提出基于纤维单元的模拟方法,用于实现数码纱外观的仿真。依据纤维原料颜色数值,构建纤维级别的纹理模型;根据纺纱工艺参数计算数码纱上的区域色块参数,构建色块排列模型;利用不同组分纤维间渐变规律,同时结合光照模型仿真亮度信息构建颜色渐变模型;采集真实数码纱的直径数据,仿真纱线的直径形态。实验中分别保持颜色和组分不变,模拟出不同组分和颜色的数码纱。结果证明所提出的纱线仿真方法可较快地模拟出数码纱的外观,并且与实际数码纱的外观视觉十分接近,为数码纱的设计开发以及织物仿真奠定了基础。     

基于两次二维Daubechies小波变换的纸病在线辨识方法研究

针对造纸生产线上纸病在线检测系统光源不均匀性和纸病难以识别的问题,通过建立纸病图像背景模型实现动态补偿光源的不均匀成分,并根据不同纸病图像的灰度分布规律,两次使用二维小波变换增强其灰度轮廓信息和提取灰度特征,以实现纸病的在线辨识。实验结果表明,该方法可以显著提高纸病辨识精度。     

基于数字图像处理的印刷墨斑分析方法及应用研究

针对印刷品常遇到的墨斑问题,利用数字图像处理技术分析印刷墨斑,建立了印品墨斑的分析方法及分析模型。在此基础之上,将该方法应用到喷墨纸、新闻纸、铜版纸、双胶纸上,并对四种纸张的印刷墨斑进行分析,同时将该方法与人眼视觉评价体系进行相关性分析。结果表明:本文构建印刷墨斑的数学模型及方法很好地分析了印刷品的墨斑,并与人眼视觉评价结果有很好的相关性,其中,喷墨纸运用此方法效果最佳。     

基于拓扑排序的编织土工布孔洞特征分析方法

为解决数字图像法孔洞排序易出错的问题，对编织土工布孔洞特征分析方法进行探究。首先采用拓扑排序对编织土工布数字图像法排序错误进行纠错，然后基于像素统计和最小面积外接矩形(MABR)准确获取各孔洞的面积、长、宽，最后对比数字图像法和拓扑图像法排序结果、面积三维分布图和长宽统计图。结果表明：拓扑排序可纠正数字图像法对不同单位面积质量及拉应变下土工布的排序错误，从而实现土工布孔洞排序的精准获取。拓扑图像法可反映孔洞面积的分布及其在拉伸作用下的变化，实现土工布孔洞面积和任意角度孔洞长宽的大规模精确追踪。     

基于FPGA＋DSP的纸张缺陷视觉检测系统的设计

采用机器视觉技术,提出了对生产中的纸张进行图像识别及缺陷检测的FPGA＋DSP的视觉检测系统设计方案。该系统硬件用现场可编程门阵列FPGA对摄像头采集的视频图像进行预处理,并采用高性能的DSP处理器作为图像处理的核心部分,保证了系统要求的大数据量处理能力及实时性。本文详细介绍了系统的构成,并提出了基于SVM的纸张缺陷识别算法,实验结果表明该算法是有效的。