玻璃缺陷特征提取

根据玻璃缺陷的特点,研究了玻璃缺陷图像特征提取的基本原则,有效提取了玻璃图像中的缺陷目标的几何特征及7个不变矩特征.通过特征有效性分析,选取每幅玻璃缺陷图像的几何特征作为识别参数,实验结果表明,提取的特征区分度良好.     

一种含有圆弧的曲线快速求交方法

二维曲线的求交是CAD&CG中的一个基本问题,论文提出了一种由圆弧和直线段组成的二维曲线快速求交方法。首先选择一个最优方向,根据最优方向把封闭曲线分割为一系列单调链,然后通过拓展Bentley-Ottman的扫描线算法对单调链进行求交。算法时间复杂度为O((n+k)logm),其中n为顶点个数,k为交点的个数,m为划分的单调链的个数。     

一种基于DSP和FPGA的图像处理系统

设计了一种以FPGA为数据采集逻辑控制单元,以DSP为高端图像处理单元的数字图像处理系统。介绍了该系统的硬件组成、工作原理。从视频编码单元、图像处理单元和视频输出单元对整个系统的构成和设计进行了描述,分析了系统设计时的各个关键技术环节。     

基于纹理结构异常的织物疵点检测算法研究

提出了一种基于织物纹理结构异常的织物疵点检测算法。首先计算代表正常纹理的主邻域结构图;其次通过比较每个像素的邻域结构图与主邻域结构图的差异来定义该像素的显著性,进而得到显著图;最后采用迭代最优阈值分割方法对显著图进行分割得到疵点区域。试验证明,该算法操作简单、计算速度快、鲁棒性强,具有较强的自适应性。     

基于对偶范数低秩分解的织物疵点检测方法

研究一种基于对偶范数低秩分解模型的模式织物疵点检测方法。通过Log-Gabor滤波器提取织物图像的纹理特征,进而构造高度低秩的特征矩阵;采用基于对偶范数的低秩分解模型将特征矩阵分为低秩部分(背景)与非低秩部分(疵点),采用核范数的对偶范数作为正则项来替代原有低秩分解模型中的"稀疏"约束,使背景和疵点的相关度最小,从而实现疵点的有效分离;最后采用改进的自适应阈值算法对由非低秩部分生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。认为:该算法具有较高的检测率及鲁棒性,且优于现有的疵点检测方法。     

应用方向梯度直方图和低秩分解的织物疵点检测算法

织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。     

TMS320DM642为核心的视频图像处理器外围电路设计

探讨以TMS320DM642为核心的实时视频数字图像处理器的总体结构。重点阐述图像处理器的外围电路设计,包括其各部分功能以及所选用的主要器件,同时针对视频图像处理算法的性质,对视频图像处理过程中图像数据的存放位置给出了一定原则。该设计系统充分发挥数字信号处理器(DSP)TMS320DM642的高性能特点。最后指出该设计系统的主要特点及其自身具有的优越性。     

一种快速SAR真实场景原始数据模拟方法

在合成孔径雷达信号处理理论的基础上，提出了复杂真实场景的SAR原始数据信号的模拟方法，因而可以利用二维FFT的快速算法计算SAR原始数据的算法。并用这种方法进行了仿真，验证了其正确性和实用性。     

基于DM642高速异纤图像检测处理系统的硬件设计

待加工原棉中往往混有难以分辨的异性纤维,能否有效地的去除这些杂质关系到棉纺产品的质量和企业的生存。本文设计了一种以FPGA为数据采集逻辑控制单元,以DSP为高端图像处理单元的数字图像处理。介绍了该系统的硬件组成、工作原理。从视频编码单元、图像处理单元和视频输出单元对整个系统的构成和设计进行了描述,分析了系统设计时的各个关键技术环节。     

基于Kinect传感器的红外场景增强

针对Kinect红外图像噪声大、对比度低等问题,通过对其进行特征分析提出了增强Kinect红外场景的方法。首先,通过OCTM线性规划方法提高红外图像对比度;其次,结合Kinect红外场景的频域特征,找到噪声频率;最后运用频域带阻滤波器和双边滤波相结合的方法对图像进行图像增强,进而达到去除噪声的同时保持边缘细节的效果。为验证方法的有效性和实用性,对不同客观条件下的红外场景进行了实验,并对多组实拍场景进行了主观和客观方面的测试。通过实验和测试,证明此方法能有效增强Kinect红外场景,且在去噪同时很好地保留了图像边缘信息。