基于K-means算法车牌分割的应用

在车辆管理中,车牌的提取一直是一项重要的信息。本文针对车牌的分割问题进行研究和应用。首先做图像的预处理,把彩色图像转化成灰度图像,利用阈值迭代法进行目标的二值处理。车牌中文字以及数字的提取中,首先利用canny算子对这牌进行粗分割,粗分割之后存在一些小的断点或是噪声点,利用数学形态学腐蚀和膨胀进行去噪。最后利用k-means聚类的方法对这牌进行精细分割。本文采用MATLAB对算法进行仿真实验。     

基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

针对目前螺纹缺陷检测方法效率低,在线检测较难实现等问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法。通过工业CCD相机来采集螺纹的缺陷图像,对图像进行灰度化、增强、二值化和去噪处理。去噪方法选择的是数学形态学运算。数学形态学的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算操作能够有效地保留螺纹形状特性,并且有效地保留螺纹的边缘信息。通过投影的方式定位螺纹主要部位,将螺纹的顶部和底部去掉,减少误操作。该算法通过使用减法运算定位螺纹的缺陷,从而检测出螺纹缺陷位置。实验结果表明,该算法具有较强的识别和检测缺陷的能力,满足了基本的设计需求。     

基于数学形态学的车牌识别系统设计仿真

针对车辆牌照的自动识别问题,提出一种基于形态学的车牌识别系统设计。通过对采集到的原始彩色图像进行灰度化、滤波等预处理,并利用数学形态学方法对图像进行闭合、腐蚀等运算,进而实现了车牌定位,再使用投影法完成对车牌的字符分割,最后采用模板匹配法对字符进行识别。MATLAB仿真结果显示,设计具有较高的识别效果,识别速度较快。     

图像处理在车牌识别中的应用

随着经济发展,机动车辆越来越多,需要对违章车辆进行识别登记从而为交通管制提供帮助,我们利用图像处理进行车牌识别系统拍下的车牌图像进行预处理,包括图像灰度化、直方图均衡化、二值化、边缘检测以及图像分割。     

基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法

为了准确定位车牌的位置与车牌的倾斜校正,提出一种基于数学形态学的车牌定位与基于hough变换和radon变换车牌校正的方法,主要步骤包括:灰度变换,边缘检测,形态学处理,基于行列投影的车牌定位,利用hough变换的车牌水平校正,radon变换的字符垂直校正。实验表明,这一方法能够准确的实现车牌的定位与倾斜校正。     

基于颜色和边缘信息的车牌定位方法研究

为实现车牌的准确定位,本文提出了一种基于车牌颜色和边缘信息结合的车牌定位方法。该方法包括预处理、颜色特征提取、边缘与颜色特征融合,车牌候选区域筛选四个步骤。其二值化使用了一种对光照不敏感的基于颜色特征的方法,解决了车牌区域对光照变化敏感的问题。通过模拟实验,使用不同光照、不同尺寸、不同背景下的130张图片进行车牌定位实验,定位成功率超过95%。     

基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法

传统方法缺陷区域的轮廓边缘存在断续,缺陷定位区域封闭性较差,导致检测识别准确率较低。针对这一问题,提出基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法。扫描采集材料次表面二维图像,采用均值滤波和高斯滤波,对图像进行去噪处理,分割次表面缺陷的预处理图像,利用机器视觉,定位并合并缺陷区域,提取灰度、形状、纹理缺陷特征,利用稀疏成像,修正特征参数,对参数进行BP神经网络训练,进而识别金属次表面缺陷类型。选取钢管的凹坑、划痕和擦伤次表面缺陷,进行对比实验,结果表明,此次方法提高了缺陷检测识别准确率,更加符合检测方面的要求。     

基于边缘和数学形态学复杂背景车辆定位

在车牌识别和车型识别系统中,为了减少背景干扰,精确地找到车脸、车标或车牌,从复杂背景的图片中定位车辆是一个重要的过程。提出了一种基于边缘数学形态学的复杂背景车辆定位方法,首先利用数学形态学对车辆图像进行处理,增强车辆轮廓并消除噪声干扰,再进行边缘检测并分别进行水平投影和垂直投影得到投影图,将获得的投影图变换为一幅图像,再查找车辆边界。实验结果表明,该方法定位准确率为93%,且定位速度较快。     

一种改进的瓷套式电缆终端红外图像边缘提取算法

红外热像仪测温是电气设备状态检测的重要手段。在实际应用中,存在红外图像边缘粗糙模糊、噪声干扰严重等缺点,这给红外图像处理带来了极大的不便,为此提出一种基于改进Sobel算子和自适应最佳阈值的边缘提取算法。该算法利用八方向模板的Sobel算子对含有噪声的红外图像进行高温目标区域的边缘提取;通过广义高斯分布(GGD)描述图像的小波子带系数,并基于其间系数的局部领域信息进行方差估计,由此得到自适应最佳去噪阈值;结合改进Sobel算子和最佳阈值,最终得到所需边缘提取图像。MATLAB仿真结果表明:该算法在有效检测红外图像边缘信息的同时,极大提高了图像的抗噪能力。     

基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法

针对边缘检测算子对噪声敏感且检测边界相对模糊的缺点,提出了基于动态二值化的数学形态学边缘检测算法。该算法首先利用动态二值化方法确定将灰度图像转化为二值图像的阈值,然后利用数学形态学的腐蚀和去空洞相结合的方法去除二值化图像的噪声,最后用细化方法检测单像素图像边缘。仿真结果表明,该算法能降低噪声及图像模糊对边缘检测的影响,实现边缘的准确定位,并保留足够的图像细节,具有更强的去除噪声能力,为显微生物单体图像处理提供了一种有效的边缘细化检测方法。     

高架桥上BRT公交车火灾事故调查的思考

通过对一起高架桥上BRT公交车火灾事故的详细勘察和缜密调查,分析提出制定特殊火灾事故调查应急预案的重要性,探讨如何建立重大火灾事故多部门尤其是刑侦部门协作配合机制,以及从火灾事故调查中总结经验教训,提出改进措施和建议。     

基于ANSYS的水平受载桩桩身受力性能的研究

基于ANSYS有限元软件,建立了钢筋混凝土管桩模型,对成层土中桩身处承受水平荷载的基桩受力性状进行了计算机数值模拟,通过对桩身位移和应力变化曲线的分析,得出了水平荷载下桩身位移和应力的变化规律。     

浅析“辛以润之”

"辛以润之"是中药药性理论的重要组成部分,一方面,"辛润"是"辛散"功效作用于脾、肺、肾而依次派生出的功用变易,是天地阴阳、五行五脏之间紧密联系的体现;另一方面,对"辛润"的运用不该只局限于治疗"肾苦燥",而更应将其追溯到"发越脾气"与"从阳引阴"上去,以使其对临床用药的指导意义更加深刻、广泛;最后,对于药物性味的合理运用与理解应该与药味之间的相互配伍、中药归经理论结合起来,使其得以互相为体为用,从而更好地发挥功效。     

燃气表跳字分析

分析了燃气表滑阀与滑座、输出轴、计数器对产生跳字的影响,提出了解决方法。     

对混凝土裂缝自愈合的研究

阐述了混凝土裂缝产生的原因以及混凝土裂缝自愈合的机理,并对混凝土的自愈合技术进行了深入的研究,结合该领域存在的问题,对其在未来的发展进行了展望,以期为该问题的研究提供借鉴。     

浅析MVRDV的密度实践

对MVRDV 的理论进行了探索,指出MVRDV 建筑事务所热衷于研究城市空间扩张与自然空间发展的关系及城市空间和建筑本身的密度实践,并通过对MVRDV 案例的分析,论述了提高建筑密度的手法和优化城市空间的理念。     

同层分户排水刍议

住宅楼分户排水可基本杜绝以往管道穿楼板导致的"跑、冒、滴、漏"和随意往管道投垃圾而导致堵塞下层管道(尤其是底层排水横管)等弊病,有效解决卫生间"臭味"问题.     

基桩施工质量检测探讨

基桩性能一直是工程技术人员关注的问题,基桩承载力、桩身完整性及基桩施工质量具有不同的定义和联系,既有基桩性能检测是基桩验收的必要条件。该文主要论述了桩身完整性和基桩施工质量检测、鉴定的概念及差别,基桩抽样检测的方法、特点及钻芯法检测应注意的问题,所述观点和工程实例可供相关技术人员参考。