基于小波变换的PCB图像拼接

在印刷电路板(PCB)的机器视觉检测中需要通过图像拼接来得到整个PCB的图像,传统的图像配准拼接技术由于光照干扰效果不好.用图像的小波分解高频系数去掉反映光照渐变的低能量系数后,可以较好地避免光照不均匀的干扰,分别利用有效垂直高频系数的垂直投影和水平高频系数的水平投影可以快速水平配准和垂直配准,低频部分作拼接的灰度渐变平滑处理.     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

基于熵的静态背景分割下的运动物体提取

通过对图像序列中运动物体的提取方法进行探讨，提出了一种新的静态背景分割算法，根据交通序列图像的特点，适当修改了一些现有方法，将修改后的方法与新的静态背景分割算法相结合，形成一个完整的适用于交通图像中运动物体的提取方案。     

基于投影的fMRI时间序列图像配准方法研究

利用投影技术,针对功能磁共振时间序列图像,介绍了一种新的自动图像配准方法。该方法将序列图像二值化后沿着水平方向或垂直方向进行投影,根据投影向量元素的位置和大小,快速地计算出图像的旋转、平移运动的变化参数。仿真实验和实际的功能磁共振应用证实了该方法的有效性。     

基于深度学习的图像配准方法综述

图像配准是图像处理和计算机视觉领域中的关键技术。近年来,随着深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得突破性进展,基于深度学习的图像配准方法也不断涌现。系统介绍了基于深度学习的图像配准方法,将其分为基于特征的组合配准方法、有监督学习的直接配准方法以及无监督学习的直接配准方法三大类,比较分析了各种配准方法的优劣。并以此为基础,对基于深度学习的图像配准方法未来的研究趋势进行了展望。     

基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究

提出一种基于序列图像的湍流退化图像复原方法,该方法通过非刚性配准技术对湍流退化图像的变形进行校正,对校正后的图像再通过滤波的方法去除图像中残存的噪声,最终得到复原图像。实验表明,使用该方法对湍流退化图像进行复原能够得到较好的复原结果。     

基于改进的鬼影抑制和自适应视觉背景提取的运动目标检测

视觉背景提取算法(ViBe)利用第一帧图像对背景模型进行初始化,很容易产生鬼影现象.由于ViBe使用固定的分割阈值来实现前景和背景的分割,对于高度动态的背景,ViBe的检测会产生很多的误检测.针对这些问题,本文提出了一种改进的"鬼影"抑制和自适应视觉背景提取算法.首先,利用像素的时间与空间信息,在视频序列的奇数帧中,利...     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

基于图像配准的动态场景运动目标检测算法

针对摄像机运动的动态场景下运动目标的检测问题,提出了基于Harris角点方根-算术均值距离配准的动态场景运动目标检测算法。首先将当前帧图像与前一帧图像进行配准,获取图像的全局运动参数;利用求得的运动参数对当前图像进行运动补偿;然后,将其与存储的前两帧图像进行帧差法,以获得运动目标的轮廓信息;以该运动目标区域为掩模,检测并定位该运动目标。实验结果表明,此算法能够较好的处理摄像机运动等动态场景情况下的运动目标定位问题,为运动目标的跟踪和识别奠定基础。     

序列图像处理的快速人体检测方法

在序列图像中进行运动人体检测 ,一般都采用差图像算法 ,作者在应用尺度滤波器消除噪声的基础上 ,提出了将数学形态学的闭运算用于人体轮廓断裂处的连接填充。在此基础上得出人体轮廓的宽度直方图 ,并利用人体几何尺寸的固有比例对人体轮廓检测算法进行改进。实验结果验证了上述方法对噪声抑制、人体图像断裂处填充及人体识别的有效性     

基于动态图像序列的运动目标跟踪

介绍了运动目标跟踪中基于特征、 3 D、变形模型和区域的 4种跟踪方法 ,着重分析了变形模型中Snake的跳跃模型跟踪方法和基于区域的几个有代表性的跟踪方法 ,说明了其在智能交通监控中的应用 ,并给出了区域跟踪的实验结果。     

一种高效的药瓶标签字符识别系统关键算法研究

针对药瓶标签的特点,对字符定位、字符分割、字符识别等多个环节进行了深入研究,设计了一种字符识别系统。对药瓶标签图像进行预处理,为后续药品标签上字符的定位做准备。用轮廓跟踪法定位字符所在的大致区域,采用水平投影结合图像分割方法精确定位字符区域。利用垂直投影法定位字符中的粘连块,并进一步利用滴水算法分割粘连字符。选用K-L变换对粗分类后的子类提取字符特征,选用一种自适应调节学习率和动态调整S型激励函数相结合的改进BP算法对字符进行精确识别。实验证明本系统能够快速、高效地识别出药瓶标签上的字符,有实用价值。     

基于图像序列差分法的冷轧薄板板形识别

为了解决板形识别中存在的实时性差、准确度低、维修成本高的问题,提出了一种计算机视觉技术的板形缺陷识别.采用图像序列差分法提取图像中的运动对象信息,再利用最小误差阈值分割方法进行图像二值化,生成板形缺陷二值图像,通过统计窗口区域中像素为1的数目来判定板形是否有缺陷.提出了基于图像序列差分法识别板形缺陷的算法,并且实现了该方法的硬件和软件设计.实验结果表明,此方法可以快速准确地识别出常见的板形缺陷.     

基于机器视觉的玻璃瓶表面缺陷检测

介绍了机器视觉应用到玻璃瓶在线检测生产流水线的一个具体案例和整个系统的构成框架.用图像预处理和分割算法对被测物进行识别以达到检测目的.     

An Algorithm for Boundary Extraction Based on Turning Row Permutation into Sequence Permutation

Image output by computer is done row by row, the shortcoming of which is that we cannot know the topological relations between points at the image boundary. To obtain the closed boundary of the target from an image and turn points row permutation of boundary into sequence permutation, an algorithm based on 4-connection relation of pixel points is proposed and the analysis of its correctness and complexity is given. Compared with classical operators and existing method, the single pixel boundary extracted from gray images by this algorithm is more complete and more distinct. Moreover, it has a lower time complexity and can eliminate the noise inside and outside the target area. The obtained sequence permutation of points is also conducive to follow-up image processing.     

叶锦添影视人物造型设计赏析

通过对叶锦添影视人物造型设计进行赏析,挖掘其设计作品中的审美思想和设计内涵,具体阐述了以下4个方面的特征：一是融合中西方审美思想;二是古典美学时尚化;三是对面料美学的充分运用;四是结合演员气质进行人物造型设计。     

一种新的快速动态阈值图像分割算法

简要讨论了固定阈值法、局部阈值法,对几种动态阈值分割算法做了分析研究,并提出了一种新的适用于荧光探伤的快速有效的自适应动态阈值分割算法．