基于椭圆重叠区域的蚕茧图像融合方法

针对现有线性权值分配方法对蚕茧图像进行融合时会在高纬度区域出现蚕茧边缘分界线的问题,提出一种基于椭圆重叠区域的蚕茧图像融合方法。首先,利用最小二乘拟合算法得到待拼接图像中蚕茧表面的等效椭圆,输出其在该图像坐标下的位置方程;再根据图像配准过程中得到的横、纵轴位移距离建立蚕茧图像融合的数学模型,获取等效椭圆重叠区域的点集;最后通过椭圆重叠区域的最大宽建立改进的三角函数权重算法,对椭圆重叠区域进行融合处理。结果表明：该方法的融合效果比渐入渐出算法和三角函数权重算法更优,能够有效消除蚕茧边缘分界线,得到具有良好视觉效果且包含更多信息量的蚕茧融合图像。     

图像区域选择方法与技巧

PhotoShop是印前领域使用最为广泛的图像处理软件，使用该软件可进行图像选择、变换、阶调及颜色调节、图像合成等处理。在处理图像时，一般要先进行图像区域选择，制作选区，利用选区保护无需处理的图像区域。图像区域选择也是印前图像处理中最为基础及重要的工作，选区制作的快慢、精确与否，对图像处理的效果及印前生产的效率有很大的影响。     

一种基于块效应强度检测和测量的新型图像质量评价方法

摘译目前,大部分图像压缩标准使用基于块的变换编码,图像压缩过程中会产生各种压缩效应。其中,块效应是降低图像压缩质量的最常见的问题之一。对块效应进行量化的图像质量客观评价方法可有效地降低块效应的发生,同时也可优化整个图像压缩系统,例如,其可     

基于图像金字塔的图像增强方法

本文采用高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的方法对图像进行增强,通过幂函数对拉普拉斯金字塔的各层系数进行调整,再进行反向逐层重构可以得到分辨率高的图像,能够很好的使人们在正常的视觉效果下观察出图像的细节。     

基于图像显著性区域提取的垩白米检测

垩白度是衡量优质大米品质的重要指标,随着农业检测自动化发展,利用机器视觉准确检测大米垩白度对大米生产加工具有重要意义.针对现有算法在分割垩白区域时存在抗干扰能力弱、稳定性差以及准确度低等问题,提出了一种基于图像显著性区域提取的垩白区域提取算法.利用大米垩白区域图像显著性的特点,对图像特征变化边缘进行提取,计算出边缘像素...     

基于AutoCAD软件打印图形的方法与技巧

介绍在AutoCAD软件中利用模型空间与布局空间对图形进行打印的方法,同时针对一图进行多种比例打印时遇到的问题作详细说明,解决软件在绘图与打印之间存在绘图参数关联性与打印外观统一性两难全的问题,大大提高工程技术人员设计与打印图纸的质量与效率。     

基于电镜图像分析的卷烟滤嘴激光打孔均匀性评价

为了提高滤嘴在线激光打孔的稳定性,通过电子显微镜拍摄滤嘴打孔图片,获取不同打孔参数结构特征图像,利用Image Pro Plus图像处理软件,对不同打孔图片进行二值化处理,从而计算出每个打孔面积的像素值;通过计算不同打孔参数的支内孔面积均匀性及总打孔通风面积均匀性,判断激光打孔参数适配性,进一步提高打孔均匀性及滤嘴通风率稳定性。通过实验表明:卷烟滤嘴通风率与其打孔面积的像素值之间保持高度线性相关,因此可以利用打孔面积像素值来表征卷烟滤嘴的通风度,同时保持滤嘴通风率不变,当打孔数增加时,支内及支间的打孔的均匀性和稳定性都会增加。     

基于图像方法实现虚拟环境漫游

虚拟环境漫游就是指用计算机生成逼真的视觉、听觉、触觉等三维场景 ,使得装备适当的用户可以通过专用设备 ,对虚拟环境中的实体进行交互式考查与控制 .实现虚拟环境漫游传统的方法是用三维图形学的方法实行建模与绘制 ,但受计算机硬件的限制 ,此方法难以达到好的效果 .基于图像的方法是实现虚拟现实环境的一种新方法 ,它克服了三维图形方法的缺点 .此外 ,还探讨了实现包含运动物体的虚拟场景的几种可行的方法 .     

纱线条干均匀性序列图像测量方法

为了更精确、连续地评价纱线的外观条干均匀性,提出一种基于序列图像的纱线条干均匀性测量方法。通过图像采集系统获取连续的纱线序列图像;根据模糊C-均值（FCM）聚类算法将图像进行阈值分割,得到纱线条干的二值图像;设定阈值去除图像中的孤立点、毛刺点,获得清晰的纱线条干图像,并计算图像中每行纱线直径。 为验证方法的准确性,对７ 种线密度的紧密纺纯棉纱进行了条干测试,并将结果与USTER® Tester 5-S800 条干测试仪的测试结果进行了对比。结果表明：序列图像方法测得的纱线条干均匀性与USTER 条干仪的测试结果高度正相关,证明本文的方法是准确可行的。     

基于区域的自动区域生长算法在彩色年轮图像分割中的应用

该方法首先采用分水岭算法来得到彩色年轮图像的大致区域分布,并结合 canny 算法实现种子点的自动选取,自适应的改变生长条件,从而解决了区域断裂的问题。分割结果表明 , 该方法保持了原图像的完整形状特征并能获得清晰的边缘 , 为年轮参数提取奠定了良好的基础。     

基于视觉识别的中小企业产品形象构建

从产品形象相关研究的角度出发,使用视觉识别实验的方法,观察记录用户对产品某一特征变化的反应,通过用户识别差异性分析,寻找用户的敏感特征单元作为产品的识别单元。研究期望为具体企业产品差异性设计及产品形象的构建提供参考。     

基于图像分析的大米形状识别

提出了一种基于计算机图像分析的大米米胚脱落与颗粒破碎识别新方法。首先,将边缘曲线变换为极坐标形式,采用椭圆模板定位目标,获得一组与目标平移、旋转和尺度无关的形状描述数据;再运用小波变换提取奇异点及特征参数。取100颗样品进行验证,结果表明,该方法用于目标定位与识别时的鲁棒性强,可信度高。对米胚脱落、米粒破碎的判定正确率分别为98.9%、100%。     

基于图像处理技术大米加工精度的检测研究

研究了数字图像处理技术检测大米加工精度的方法,选择R-B值作为特征参数,建立了测定方法.在大米未经染色的情况下,可以快速、客观检测大米加工精度.     

基于图像处理技术的织物组织识别研究现状

总结基于图像处理技术的织物组织识别研究现状。在织物组织识别过程中,特征参数的提取和织物组织的识别是关键问题。针对这两个问题,概括和分析了近年来国内外研究人员的研究成果,包括基于频率域的傅立叶变换和小波变换、基于空间域的灰度共生矩阵、自相关函数、基于神经网络的方法和基于聚类分析的方法等;总结了当前织物识别研究中存在的不足。认为:基于图像处理技术的织物组织识别方法是建立在客观评价基础上的,具有准确、快速、效率高等优势,在纺织品检测领域具有良好的发展前景。     

基于计算机图象处理的非织造布质量检测与控制技术

论述了采用图象处理技术进行非织造布质量检测的方法、原理及检测的主要结构性能指标 ,并对其在线检测的可行性进行了分析 ;探讨了非织造布结构特性测试方法的发展趋势。     

基于图像处理和BP网络的烟包印刷质量检测

为解决烟包印刷质量在线检测问题,本文提出了一种基于图像处理和BP神经网络的印刷质量检测和诊断方法.利用待测印刷图像和标准模版图像间差异的特征参数,BP神经网络可将印刷品分成优秀、合格以及不合格三类.实验结果表明,现有系统能够满足烟包印刷质量检测的需求,并且能够运用于烟包印刷质量的在线检测中.     

基于数字图像处理技术的印品在线检测系统

随着人们对印刷品的质量要求越米越高，印刷牛产工岂越来越复杂，同时，现代印刷机的速度不断提高，对印刷品的质量检测与控制提出了更高的要求。传统的印刷品质量检测控制手段已不能满足和保证现代印刷高质量、高效率、低成本的要求。传统的印品质量控制检测主要存在两方面的问题：第一，印品的质量由人的主观感觉来判断，印刷机的参数由手工调整，其间存在人为因素的影响；第二，传统印品质量检测是不在线的，检测控制周期长，生产效率低，材料的浪费严重。因此，采用印刷图像在线检测系统取代传统的印品质量控制方法势在必行。     

一种基于大津法改进的图像分割方法

为了解决大津法分割图像容易造成图像细节丢失的问题,提出一种基于大津法改进的图像分割方法。首先,将三通道彩色图像分离为3个单通道图像;其次,分别使用大津法进行图像的二值化;再次,利用得到的3个阈值和3幅二值化图像进行投票,判断获得最终的二值化图像。实验表明,该方法能较好地保存图像的细节,图像边缘受光不均匀部分也能进行很好地分割。结果表明:该方法对部分图像的分割优于大津法。     

基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究

目的以基于高光谱图像技术的冷鲜肉、解冻肉和变质肉的分类为研究对象,针对特征维数过高的问题,构建了一种基于流形模糊聚类算法的分类模型。方法首先采用二维Gabor小波变换分别提取反应猪肉滴水损失、p H、颜色三种品质指标的14个特征波长下图像的8个纹理特征,组成一个112维的特征变量作为猪肉品质的特征;然后采用基于等距映射降维的模糊C均值聚类算法来构建猪肉品质分类模型。结果通过猪肉品质分类实验得出,二维Gabor小波变换能较好地提取猪肉的纹理特征;与传统模糊C均值聚类算法相比,基于等距映射降维的模糊C均值聚类算法能较好地解决高维样本聚类问题,能准确地区分冷鲜肉、解冻肉和变质肉。结论高光谱图像技术可应用于对猪肉品质分类。     

纳米图像印刷技术

仅对纳米图像印刷技术作了简单扼要的介绍，重点放在该枝术的成型工艺及其特点上．同时，对它可能存在的应用领域及其影响也作了说明。