图像处理技术在面包烘焙品质检验中的应用

阐速了数字图像处理技术在烘焙面包品质检验中的应用,依据灰度共现矩阵算法提取图像的纹理特征,并通过二值化后的烘焙面包切片计算出其体积。试验结果表明,该方法不仅为面包烘焙品质的快速自动检验提供了客观准确的科学依据,使感官评价的指标客观化,而且经济可行。     

遗传算法在烘焙面包品质分类中的研究与应用

焙面包切片区域图像的灰值游程矩阵提取数学统计量参数作为纹理特征,利用神经网络实现对面包品质的分类.由于神经网络是一种黑箱操作,难以对分布在其中的知识进行解释.采用基于对隐层神经元输出值聚类的遗传算法实现了对面包品质分类的规则抽取,实验结果表明该方法具有优良的识别效果.     

面包烘焙品质检验中纹理特征的提取

阐述了数字图像处理技术在烘焙面包品质检验中的应用,并依据烘焙面包切片区域图像的灰值游程矩阵,在图像的纹理特征的提取方法方面进行了探讨.试验结果表明,该方法为面包烘焙品质的快速自动检验提供了客观准确的科学依据,使感官评价的指标客观化.     

主元分析法在烘焙面包切片图像特征提取中的应用

阐述主元分析在烘焙面包品质检验中的应用,并在图像的特征提取方法方面进行了探讨.试验结果表明,该方法为面包烘焙品质的快速自动检验提供了客观准确的科学依据,使感官评价的指标客观化.     

基于小波和DCT的灰度压印字符图像的特征抽取

标牌压印字符是“反光差”的凹凸字符,通常的基于二值化图像的字符特征抽取方法都不适宜。提出了基于灰度图像的标牌压印字符特征抽取新方法,首先对灰度字符进行圆周投影,然后利用小波变换,将投影曲线分解为大致信号和细节信号的子样本,最后对子样本进行DCT变换,生成凹凸字符的特征矢量。该方法是直接对灰度图像抽取字符特征,不仅可以尽量多地保持原始字符的特征,而且克服了传统的字符图像特征抽取时,过分依赖于二值化算法、抗干扰性差等弊病。对标牌压印有限凹凸字符集进行特征抽取和识别实验表明,该特征抽取方法具有尺度和旋转不变性,有较好的抗干扰性和很好的分类性能,实用价值很高。     

基于Gabor滤波器特征抽取的字符识别方法

本文论述了在灰度图像上采用Gabor滤波器对字符识别的新方法。特征通过Gabor滤波器直接从字符图像的灰度级上抽取，并按照其结构进行专门的计算。自适应函数采用Gabor滤波器的输出在低质量的图像上显示较好的特性。为了增强特征抽取的分辨力，从Gabor滤波器输出的正反有效图像上分别构建特征直方图。实验显示，本文的方法对于低质量的打印字符和草写体字符识别具有极好的特性。     

一种基于轮廓图像的人脸检测方法

提出了一种基于轮廓图像的人脸检测方法。针对人脸的生理结构特征,对人脸的灰度图像进行水平和垂直方向的轮廓分割;在此基础上对轮廓图像进行分块,抽取水平和垂直方向的轮廓特征;将抽取的特征用支持向量机（support vector machine,SVM）进行分类,将分类结果用于人脸检测。实验表明：轮廓特征能较好的反映人的脸部特征,用支持向量机对轮廓特征进行分类的方法来检测人脸是有效的。     

高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。     

基于局部结构张量的图像三边滤波器

针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题,提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息,获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上,设计基于图像特征分类的灰度相似权函数,同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下,以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式,并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明,该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。     

基于启发式信息的支持向量机规则抽取

提出一种基于启发式信息的支持向量机规则抽取方法,解决了规则抽取中处理连续属性困难的问题。将支持向量回归（SVR）分类超曲面位置和形状特征作为启发式信息指导属性选择和属性区间的合理分割,然后给出了分类规则抽取的具体算法。通过UCI中多个数据集进行测试,证明与其他规则抽取方法相比,该方法显著提高了分类规则抽取的效率,尤其对复杂的分类问题。     

基于STM32的窄带物联网烤箱设计

传统烤箱大多是机械式控温,受限于简单的控制方式,需要有经验的面点师才能完成面包的烘烤,无法满足规模化生产的需求.目前加盟式面包店对烤箱需求巨大,然而空间上分散的各个烤箱的维护过程需要高昂的人工成本,同时在人工维护的过程中难免会出现不及时、有疏漏等问题.为了解决这一问题,将烤箱加热管的控制方式从简单的旋钮计时器式控制改进为基于STM32的分段PID控制,提高控制精度.将面包的烤制环节提前数据化为控制参数,实现无需人工干预,一键完成烘烤,控温控时精确,保障良好的烤制效果.引入基于NB-IoT的物联网芯片,解决广域空间下多个烤箱控制参数同时修改问题,实现在Web界面上远程下载相应的烘烤菜单的功能,解决多台烤箱的统一管理问题,方便统一运营维护,降低运行成本.     

烘烤控制系统的UML建模与实现

钢包烘烤控制系统多采用可编程逻辑控制器做控制系统.针对钢包烘烤控制系统,以面向对象方法进行分析和建模,以统一建模语言为工具,进行系统功能分析、对象行为分析并建立系统时序图,从而为烘烤控制系统建立模型.经程序验证,在烘烤控制系统中引入面向对象思想,不仅简化了控制系统程序,并且提高了系统的可维护性.     

基于快速构建模板的购物信息抽取方法

针对由模板生成的购物信息网页,且根据其网页信息量大,网页结构复杂的特点,提出了一种不使用复杂的学习规则,而将购物信息从模板网页中抽取出来的方法。研究内容包括定义网页模板和网页的信息抽取模板,设计用于快速构建模板的模板语言,并提出一种基于模板语言抽取内容的模型。实验结果表明,在标准的450个网页的测试集下,所提方法的召回率相比抽取问题算法(EXALG)提高了12%;在250个网页的测试集下,召回率相比基于视觉信息和标签结构的包装器生成器(ViNTs)方法和增加自动信息抽取和视觉感知(ViPER)方法分别提升了7.4%,0.2%;准确率相比ViNTs方法和ViPER方法分别提升了5.2%,0.2%。基于快速构建模板的信息抽取方法的召回率和准确率都有很大提升,使得购物信息检索和购物比价系统中的网页分析的准确性和信息召回率得到很大的改进。     

一种基于核函数特征提取改进方法的应用

针对标准的核典型相关分析（KCCA）方法在对训练样本增大的情况下相应计算机复杂度剧增、内存占用量大的缺陷,在对标准的KCCA特征提取方法分析推导的基础上,提出了一种改进的核函数特征提取方法。该方法首先根据特征值的大小对训练样本重要程度进行判断,进而完成对应特征向量的提取;然后通过与SVDD分类器的结合,在对图像识别率影响不大的情况下,提升了对图像特征提取的效率,节省了系统的存储量;最后通过在Yale标准人脸库上进行仿真对比实验,验证了该方法的可行性,从而为提高图像模式识别效率提供了一种有效的途径。     

基于相似度的网页标题抽取方法

目前网页标题的抽取方法大多结合HTML结构和标签特征进行抽取,但是这些方法并没有考虑标题与正文信息之间内容上的联系。该文提出一种基于相似度的网页标题抽取方法,该方法利用网页标题与正文信息之间的关系,通过计算语言“单位”之间的相似度和对应的权值,并引入HITS算法模型对权值进行调整,根据特定的选取方法抽取出真实标题。实验结果表明,该方法不仅对“非标准网页”的抽取达到满意的效果,而且对“标准网页”具有较高的泛化能力。     

面向遥感图像无损压缩的CCD噪声抑制方法研究

CCD在成像过程中所产生的噪声会限制星地间遥感图像数据的传输效率。因此,为有效抑制CCD噪声并提高遥感图像的无损压缩比,本文提出了一种基于图像噪声标准差估计的各向异性扩散方法。首先,结合图像同质性测度和边缘提取结果提出一种遥感图像噪声标准差的自动化估计方法。而后,通过噪声模拟的方式拟合出图像噪声标准差与经典式各向异性扩散方程传导系数中梯度阈值的线性关系。基于图像噪声标准差估计和同质性测度结果,最终提出一种可自适应性调整传导系数值和迭代次数的噪声驱动式各向异性扩散方法。本文中分别采用北京一号小卫星多光谱遥感图像和标准测试图像对所提出的噪声估计方法和噪声抑制方法进行评价。试验结果表明,对比其他各向异性扩散方法,本文所提出的方法不仅可实现更好的图像复原效果,还可有效地提高多光谱遥感图像的无损压缩比,并为今后星上数据处理系统的研究提供一种较新的思路。