基于数字图像处理的光纤缠绕滞后角检测

利用数字图像处理技术和Visual C++6.0编程技术,建立了一种光纤缠绕滞后角检测系统,该系统由图像采集和图像处理两部分组成.采用二值化、细化、改进的Hough变换处理等方法,建立了光纤缠绕滞后角图像识别算法,利用该系统对光纤缠绕过程中的滞后角进行了图像识别实验,结果表明,识别分辨率可以达到0.1°.     

基于X射线图像理解的机械引信安全性检测

基于X射线图像理解的机械引信安全性检测系统由X光射线机、图像采集卡、计算机、显示器、检测平台等组成。检测过程包括X射线图像获取及预处理、图像特征提取和图像识别。图像预处理采用平均滤波算子图像去噪、边界锐化以提高图像质量。图像识别应用形状模板匹配来判定引信安全性。     

图像处理在胎面纠偏系统中的应用

轮胎胎面在机架中传输的实时纠偏系统,由控制器、轮胎、图像采集和处理单元组成.通过图像识别胎面边沿和机架边沿直线,求出其夹角作为系统的负反馈信号.即通过CCD采集图像、中值滤波器预处理图像、最优迭代阈值分割法分割阈值,由Roberts算子实现胎面边缘检测及其特征提取.     

基于BP神经网络的超声肝图像识别

肝超声图像识别,通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用双隐层BP神经网络对正常肝脏,肝硬化和肝癌超声图像进行分类识别.首先提取图像特征并归一化特征向量集.再使用第1隐层对取样肝脏超声波图像进行分类,分别出正常和非正常肝脏.然后用第2隐层对非正常肝进行分类,区别出肝癌和肝硬化图像.最后通过不断调整网络参数,达到理想分类结果.     

基于混沌序列的图像加密算法

基于混沌序列的图象加密算法通过m序列随机改变混沌映射的参数,在混沌函数输出中加入非线性m序列的扰动,并对图像进行加密.通过混沌时间信号、参数随机变化及加入扰动的混沌映射和加密计算,利用景物轮廓和景物与背景灰度的区分进行图像识别和处理.对图像加密进行计算机模拟,结果表明该法能够满足加密要求.     

基于泽尔尼克矩的红外扫描引信图像识别算法

针对目前红外扫描成像引信在目标识别过程中处理时间慢、对图像尺度和旋转变换敏感的问题,提出了基于泽尔尼克矩和支持向量机的红外扫描图像识别算法。该算法利用不变矩重构了引信探测装置所扫描到的红外图像,求得图像的各阶泽尔尼克矩来构成描述扫描红外图像的特征因子m,最后利用支持向量机对目标与相似物进行分类,实现对目标的识别。仿真验证表明,基于泽尔尼克矩的图像识别算法能够较快实现目标特征的提取和识别,对低分辨率图像也有较好的处理效果,适用于扫描式引信探测系统的简易成像处理和目标识别。     

基于图像识别的印制电路板精密检测实验研究

基于图像识别的印制电路板测试系统,由CCD摄像机、调焦镜头、图像采集卡、水平工作台、计算机以及电气控制等部分组成.系统根据测量目标放大倍数、检测精度,调节光学镜头焦距和与水平工作台的工作距离.在工作距离和镜头焦距一定的情况下,通过缩小测量目标的视野及电气控制部分,调节工作台的X轴和Y轴以达到目标任意局部位置的测量.     

基于自动化技术的弹迹视频图像识别系统开发

探讨了利用自动化技术联合多个软件开发弹迹视频图像识别系统的方法．根据弹迹识别系统的开发需求,确定了Visual Basic、Matlab和Microsoft Word软件开发平台,对开发平台进行了任务分配,分析了Matlab自动化对象建立时应考虑的几个问题,给出了基于Matlab图像处理工具箱函数的图像识别思路和识别结果．开发实践表明,利用自动化技术不仅可以缩短开发周期,而且系统功能完善．     

箔条干扰下海上舰船的图像识别方法

为了消除现代电子战中箔条干扰的威胁,提出一种在箔条干扰下海上舰船的图像识别方法。视频雷达提取舰船图像经过灰度转化、去除箔条云、去除背景、二值化、投影、求质心、标定质心等步骤的图像处理后,得到舰船的二值图像,舰船为黑色,背景为白色,并标定出舰船的质心。该方法在处理视频雷达提取图像包含有舰船图像时效果较好。     

新一代运载火箭机器视觉瞄准技术研究

提出一种用于新一代运载火箭的机器视觉瞄准技术,在瞄准仪上集成摄像系统,用于采集被瞄目标图像,利用机器视觉图像识别算法,包括灰度变换、形态学分析、OCR算法等,进行图像识别,实时测量火箭上的被瞄目标相对于瞄准光轴的位置信息。该方法具有高精度、快速、环境适应性强等特点,新一代运载火箭利用该技术实现了智能化无人值守瞄准。     

红外图像模式识别的预处理

红外图像模式识别系统,由图像预处理、特征提取及模式分类组成.基于红外图像模式识别的图像预处理,包括滤波降噪、目标增强、图像分割等处理.滤波降噪有邻域平均、中值和Butterworth低通等滤波方法.目标增强可通过微分及Butterworth高通滤波完成,图像分割可采用阈值分割技术实现.故综合比较各种处理方法,采用两次均值滤波及拉普拉斯算子、阚值分割技术,较好实现了红外图像模式识别的预处理.     

小波变换在光学相关目标识别中的应用

光电混合实时联合变换相关器能够实现目标的自动探测、识别和定位,但由于实际中从图像传感器采集到的目标图像对比度较低且存在大量背景噪音,因而目标识别率低且识别效果不佳。基于小波变换的多分辨率分析特点能够更大程度上体现图像的特征信息,将其应用于光学相关目标的自动探测与识别中。将小波变换与联合变换相关器结合起来,通过研究物面的小波图像增强来获取更加尖锐的相关峰,解决复杂背景、低对比度目标的识别问题,取得良好的实验结果,证实小波变换在光学相关领域中具有一定的优越性和良好的应用前景。     

基于机器视觉的枪弹钢芯自动检测系统

针对现有的手工枪弹检测技术效率低精度差且自动化程度不高的问题,提出一种采用机器视觉技术设计的枪弹钢芯检测系统。该方法从钢芯传送定位、对钢芯最佳照射、选择图像采集设备和图像处理和识别着手,对钢芯尺寸、底面缺陷、表面缺陷进行检测,经过平滑去噪和图像增强等预处理后,进行尺寸测量和缺陷识别,并通过人工复检证明了准确性。实验结果证明：相比传统的人工肉眼检测,该自动检测系统所耗费时问大幅度缩减,检测效率和检测精度均有较大提高。     

Curvelet变换在低对比度目标识别中的应用

低对比度目标因其灰度对比度低、边缘模糊等缺点,使得联合变换相关器无法将其从混杂的背景图像中辨别出来,达到成功识别的目的。针对这一问题,采用了基于Curvelet变换的图像增强算法对目标联合图像进行处理。作为超小波分析范畴的Curvelet变换,因具有极强的方向性,成为比小波变换更适合分析和理解图像特征的多分辨率分析工具。文中采用不同的方法分别调整了Curvelet变换后的高、低频系数,增强了目标的灰度对比度和边缘信息。以低对比度坦克图像为例,增强后的目标对比度由原来的4.16%提高至29.37%. 计算机模拟和光学相关实验结果均表明,增强后的联合图像获得了明亮的相关点对,成功实现了低对比度坦克的自动识别。     

基于亮度自适应调整的低对比度红外图像增强算法

为了克服传统红外图像增强算法中目标对比度差,无法有效识别感兴趣区域目标的缺点,提出一种基于亮度自适应调整的图像增强算法。该算法从人眼视觉感知特性出发,兼顾图像全局亮度自适应调整与局部特征增强,之后对整幅图像归一化处理,使图像整体对比度增强的同时纹理细节更加清晰。实验结果表明:直方图增强后的图像对比度提高,但是纹理细节不清晰;由Retinex算法增强的图像可以看到纹理细节,提出的基于亮度自适应调整增强算法处理后的图像不但纹理细节清晰,而且与Retinex增强图像相比图像对比度明显提高,视觉效果好。     

基于局部梯度极值点的经验模式分解图像增强

为解决传统2 维经验模式分解获取图像细节能力不足的问题,提出一种基于局部梯度极值点的改进BEMD 图像增强方法。根据梯度对图像细节信息的强挖掘能力,基于像素点4 个2 维方向上的极值条件来寻找图像的局部 极值点,对图像进行经验模式分解并确定内蕴模式函数,结合大尺度梯度保留、小尺度梯度去除的思路,达到在图 像增强的同时又抑制噪声的目的。实验结果表明：与传统的图像增强算法相比,该方法具有更强的细节捕捉能力。     

交会末段制导引信一体化系统射频成像目标轮廓重构方法

目标实时精确识别与定位是实现制导引信一体化(GIF)技术的关键,对提高弹药末制导及起爆控制精度具有决定性的意义。以射频成像GIF体制为对象,基于射频成像原理及目标特性,结合计算几何和统计学原理,针对交会末段提出了一种目标轮廓重构方法。该方法通过灰度映射变换,提取仅包含目标信息的灰度值,显著降低了数据量,同时增强了图像对比度;在阈值分割、角点提取的基础上,应用统计学剔除异常值的方法滤除背景噪声并抑制目标边界干扰;利用凸壳技术实现目标轮廓重构,得到可以完全覆盖目标区域的最优凸多边形作为目标轮廓。理论分析和仿真结果表明,该方法时间复杂度低,实时性好,可实现目标的精确识别与定位。     

侧扫声纳图像非下采样轮廓波变换域分区增强方法

成像机理的限制以及海洋中存在的丰富噪声源,导致侧扫声纳图像出现噪声污染严重、目标和背景区域灰度值对比度低以及边缘呈现强度较弱等情况.针对上述问题,提出一种侧扫声纳图像非下采样轮廓波变换(NSCT)域分区增强方法.对于声纳图像低频部分,使用非线性函数增强方法,提升低频图像对比度;对于声纳图像高频部分,通过分析声纳高频图像...     

非制冷热瞄具图像实时开窗增强方法研究

针对红外观瞄系统图像增强技术的实时性问题,根据人们的视觉特性,提出非制冷热瞄具图像实时开窗增强方法。该方法首先在红外图像中取出适当大小的子图像,再用合适的增强算法来处理子图像,而子图像以外的区域不作任何处理。文中给出了硬件实现流程。最后证明开窗增强的方法减少了背景像素的处理时间,提高了图像处理的实时性,并且开窗增强不会对增强效果有不良影响,对小目标图像增强有不可替代的作用。     

具有位置信息的直方图测量图像增强方法

针对测量图像高噪声低对比度的特点,提出了一种具有位置信息的直方图均衡增强算法。将像素位置信息加入到标准直方图中,对图像进行灰度均衡处理,对背景和噪声进行适当抑制,对目标细节进行适当放大,从而克服了标准直方图均衡化增强时产生灰度合并的缺点。相对标准直方图的均衡算法,本文算法能够在增强图像整体效果的同时较好地保持图像的细节。