基于轮廓分析与三阶不变矩的旋转目标定位算法

为了解决当前图像定位算法在识别旋转与缩放工件目标时,存在定位成功率不高的问题,提出了基于轮廓分析与不变矩特征的旋转目标定位算法.首先,采用自适应二值化对图像进行预处理,并遍历图像轮廓,完成轮廓序列提取与面积计算,实现对杂质干扰的排除.然后构建三阶不变矩,计算逐一计算图像轮廓序列的三阶不变矩特征,从而建立定位度函数,与模板目标的不变矩特征比较,完成对旋转缩放工件目标定位.实验测试结果表明,与当前图像定位算法相比,在面对缩放十旋转干扰时,本算法拥有更高的定位成功率与鲁棒性.     

色彩管理中色域匹配算三去研究现状

一 引言 色彩管理的目的就是使彩色图像在不同的复制设备之间尽量保持一致,由于每一种色彩复制设备或媒介其表现颜色的结构机理不同,因而呈现出不同的颜色表现范围,该颜色范围就是设备的色域(color gamut).     

色彩管理中色域匹配算法研究现状

色彩管理的目的就是使彩色图像在不同的复制设备之间尽量保持一致，由于每一种色彩复制设备或媒介其表现颜色的结构机理不同，因而呈现出不同的颜色表现范围，该颜色范围就是设备的色域（color gamut）。     

基于深度学习的实时图像目标检测系统设计

针对图像目标检测的嵌入式实时应用需求,采用合并计算层的方法对基于MobileNet和单发多框检测器(SSD)的深度学习目标检测算法进行了优化,并采用软硬件结合的设计方法,基于ZYNQ可扩展处理平台设计了实时图像目标检测系统。在系统中,根据优化后的算法设计了一款多处理器核的深度学习算法加速器,并采用PYTHON语言设计了系统的软件。经过多个实验测试,深度学习目标检测系统处理速度可以达到45FPS,是深度学习软件框架在CPU上运行速度的4.9倍,在GPU上的1.7倍,完全满足实时图像目标检测的需求。     

基于三维数据重建与目标定位的DICOM图像分析测量系统

为了解决由于DICOM数据量大且数据结构复杂,导致图像目标几何尺寸测量错误的问题,设计开发了一种基于三维数据重建与目标定位的DICOM图像分析测量系统.首先,采集原始图像和分析原始数据结构,基于开源图像库ITK解析DICOM图像,读取到系统软件内存中,显示在自主开发软件界面上;然后,对DICOM图像进行三维化处理,分解为一系列图像,检测目标所在帧;随后,结合拉普拉斯增强算法与伽马变换函数,设计定位模型,完成目标定位与测量,输出定位图像与测量计算结果;最后,在QT开发平台上利用C++语言调用ITK开源库函数编程实现算法.结果 表明:与当前DICOM图像分析系统相比,所提方案具有更高的测量精度与稳定性.