一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

基于计算机视觉的纸张填料粒径分析方法

针对现有纸张填料粒径分析过程中使用的激光衍射法存在的缺点,提出一种基于计算机视觉的纸张填料粒径分析方法。将获取到的扫描电子显微镜图像进行预处理,去除噪声等影响统计粒径分布的因素,对图像中存在的填料颗粒粘连比较严重的部分采用改进的分水岭算法进行图像分割,进而利用快速连通域标记及欧拉数算法确定填料颗粒的粒径分布。最后将采用计算机视觉方法计算的填料颗粒粒径分布结果与采用激光衍射法得到的结果进行对比。在放大1500倍沉淀碳酸钙填料颗粒图像上的实验结果表明,采用计算机视觉方法计算的纸张填料粒径分布与激光衍射法测得的结果基本一致,中位径误差小于1%,累计粒度分布数达到85%时,误差在6%左右。     

一种基于物体特征提取的棒材快速计数方法

棒材计数的自动化水平是衡量企业智能化、信息化程度的一个重要方面。根据堆叠棒材图像中棒材像素的分布特征,提出一种基于物体特征提取的棒材快速计算方法,用以解决生产、生活中堆叠棒材快速计数问题。利用连通域标记算法对棒材二值图像中的物体像素进行标记处理并统计物体特征值,根据物体特征值进行堆叠棒材的自动计算。整个处理过程仅需要扫描图像一遍。实验结果表明:所提方法能够快速、准确实现堆叠棒材的自动计数。     

一种基于连通域标记的纸病检测算法

提出了一种基于段的连通域标记处理算法,同时对纸病区域进行连通域标记和形状特征值提取,旨在提高纸病检测的准确率和效率。该算法利用纸病区域为简单连通图像的特点,采用段技术实现了纸病区域的标记处理,探讨了在标记处理同时快速统计与形状特征值计算有关的中间参数的方法,利用标记结果及形状特征值实现了纸病的快速检测。该算法优化了标记处理与形状特征值提取的过程,减少了纸病图像的扫描次数。结果表明,该算法达到了准确、快速的纸病检测效果,且易于扩展到实际的纸病检测系统中。