基于线阵CCD的手持式扫描与识别系统设计

设计了一种针对数字和字母的手持式扫描与识别系统,提出了线阵CCD在非理想环境下的图像采集、处理和识别的方法。以FPGA为核心芯片设计了硬件电路,使用二值化、剔除噪声和平滑处理等综合算法完成了图像预处理,在Visual Studio开发平台上,使用倾斜校正、骨干提取和字符比对等方法完成了字符的识别,仿真实验验证了所提方法对数字和字母图像具有良好的处理与识别效果。     

基于边缘检测的钢卷尺图像二值化方法

利用机器视觉技术对钢卷尺实现自动检定可提高检定效率和准确度,图像的二值化处理是自动检定系统中的重要步骤。因此,重点对钢卷尺图像的二值化方法进行研究。针对钢卷尺图像的特点,提出了基于同态滤波和改进的So-bel算子进行边缘检测相结合的新的二值化处理方法,该方法能较好地保留原始图像的边界特征。利用MATLAB软件进行仿真,以检验该方法的结果是否正确。     

基于图像处理的手写体数字识别

文章提出一种基于图像处理、提取结构特征进行识别的方法,通过对手写体数字图片的数字图像处理,提取手写体数字的结构特征。由这些特征片段得到特征向量,作为对字符的结构描述。并采用了多次分类识别的方法,最后用MATLAB6.51对该算法学习阶段和识别阶段进行了仿真,获得了较好的辨识效果。     

一种新型钢卷尺零位标定方法（英文）

由于传统检定系统无法准确标定在零点位置具有可移动尺钩结构的部分钢卷尺的零位误差,提出了一种基于机器视觉的测量系统来完成钢卷尺零位误差的标定方法。结合钢卷尺钩量与顶量两种方式,设计了双基准面结构配合双基准线作为标准量,对比标准量与待测尺上尺头零位到500mm刻线之间示值距离的差值,实现了零位标定。线纹比对依托机器视觉实现,将图像处理过程结合双基准线计算了浮动像素当量值。实验结果表明,本方法的零位误差标定结果重复性可达0.006mm,满足国家标准钢卷尺检定规程要求。     

基于小波变换和神经网络的数字图像清晰度识别算法

数字图像的清晰度评价一直是各类数字成像系统的一个关键问题.在研究了常用的清晰度评价方法的基础上,通过研究找出了图像二维小波分解向量与图像质量的对应关系,分析了其细节信息,并采用统计的方法提取了图像特征二层小波分量的统计值作为分析特征,然后构建了3层BP神经网络模型对图像清晰度进行识别,得到图像质量等级.仿真实验结果表明,这种方法可以达到较好的图像识别率.     

煤气储备气罐的高度的图像处理系统

本文采用数字图像传感器获取煤气储存罐体上的10个数字手写体的图像信号．输入基于TMS320C6201DSP的图像处理系统中进行图像处理和字符识别．识别结果送至控制室上位机。在图像处理中．应用图像全局二值化算法．字符“有效行”特征的提取和BP神经网络．对手写体字符的识别取得了良好的效果。     

基于OpenCV的数码管字符识别

为实现摄像机采集的电梯主板数码管字符图像的识别,研究一种针对数码管字符图像自动识别的方法.数码管图像经过预处理,包括图像灰度化、图像降噪、图像二值化等,并对图像进行字符定位和分割,最后采用穿线识别法对字符进行识别,可有效提高电梯故障识别率.实验结果表明,穿线识别法对数码管字符识别正确率高、效率高、实时性好.     

基于图像处理的钢卷尺自动检定系统

针对钢卷尺现有检定方法劳动强度大、效率较低的问题,提出了基于数字图像处理的自动检测新方法,用CCD摄像机对标准和被测钢卷尺每米处的图像进行采集,利用Visual Basic 6.0编写了图像处理软件,阐述了该系统的总体结构和实现方法,同时给出了该系统的部分通信软件,详细介绍了图像处理方法。实际使用结果证明该系统能够按检定规程实现对钢卷尺误差的自动检测,提高了检定效率和结果的准确度。     

基于重要度理论的图像识别方法

为解决图像识别准确性问题并提升识别效率,提出一种基于重要度理论的图像识别方法.首先给出重要度理论的相关定义和定理,然后根据图像特征的映射建立图像特征知识域,并在此基础上计算得到图像特征知识的重要度,最后将图像特征知识的重要度作为权值进行图像特征向量的加权模计算,从而对图像进行识别.通过实验仿真证明所提方法可有效地识别图像,且具有较高的计算效率.     

光学全息的数字实现

研究光学全息的数字模拟,探讨数字全息的数字重构方法,以菲涅耳衍射积分的实现方法为基础,采用MATLAB软件实现菲涅耳全息图的数字记录和数字重构模拟,给出模拟结果.利用离散菲涅耳衍射积分方法完成数字全息图的数字重构.利用数字图像处理方法对所得的数字全息图进行适当滤波处理,有利于消除零级像和孪生像,获得清晰的数字再现像.引入全息变换,根据全息图的不可撕毁性,研究了全息变换在数字图像压缩中的应用,对给定的二值化图像实现压缩存储及解压缩处理.