基于QCamera类的摄像头QT应用程序开发与后端图像处理

QT是一种跨平台开发环境,可以开发windows、android下的各种应用程序,所以深受程序员喜爱。现在笔记本、手机基本上都自带摄像头,所以开发摄像头应用程序也成了十分热门的一个方向。QT内部自带一个QCamera类使得它的摄像头应用程序开发变得非常简单。主要从摄像头的信息获取、摄像头的选择、摄像头的打开、摄像头图像回显、摄像头资源的关闭退出等几个方面介绍QT中的摄像头应用程序开发,并对获得的图像信息做了一些简单的锐化处理,使得结果易于让计算机进行对比分析,讨论了锐化处理中遇到的一些问题。     

基于图像锐化的SIFT图像复制粘贴篡改检测

SIFT算法提取图像的特征点多为图像目标的边缘点,对于较模糊图像而言,直接使用SIFT算法提取特征点后进行特征点匹配,会降低特征点的匹配数量和匹配正确率,甚至对于复制粘贴篡改图像不能做出正确的判断。所以,提出先对被检测图像利用梯度法进行锐化,使图像目标边缘变得清晰,再用SIFT算法提取特征点及后续操作,以提高匹配的正确率。实验表明,改进算法性能有明显提升。     

基于图像处理的隧道掌子面地质构造信息提取研究

针对隧道施工过程中掌子面信息的提取难和提取复杂问题,本文采用图像处理的方法进行隧道掌子面地质信息统计与分析。过程中借助Open CV提供的图像处理技术,首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法提高图像质量,为后续锐化处理提供清晰图像,然后采用拉普拉斯算子进行锐化操作突出边缘信息,最后利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测的结果采用Hough变换检测直线,生成岩层和节理的直线描述以及统计结果。将处理结果生成掌子面地质素描,同时对检测出的直线进行统计与分析为围岩等级确定以及地质分析提供技术支持。     

航拍绝缘子图像的去模糊处理

针对输电线路航拍图像中绝缘子的模糊图像,分别选用Lucy-Richardson复原法、最小二乘方复原法、盲解卷积复原法、维纳滤波复原法对原始模糊图像复原,并对各种复原结果进行了对比和分析,提出了改进的维纳滤波方法,即采用拉普拉斯算子对维纳滤波去模糊的图像进行线性锐化滤波处理,突出绝缘子的边缘信息,增强图像的轮廓特征,便于观察绝缘子的工作状态。最后引入灰度梯度向量模方和Gk′对复原后的去噪图像进行质量评价。结果表明,改进的维纳滤波方法提高了图像的清晰度,可以作为判别绝缘子故障的一种可行方法。     

基于灰度图像的阈值分割改进方法

目前,数字图像处理技术在各个领域上都有了比较广泛的应用。若人们只对图像的某个部分感兴趣,为了能够把其提取出来,就得对图像进行分割,即把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的进行图像分析和理解。本文在基于matlab运行环境下分析了传统的灰度阈值图像分割,即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点,然后,结合图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,然后再使用这三种方法进行分割,得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较得出结论,改进后的方法确实达到了改善分割后图像细节的效果,为图像分割方法的改进提供了技术支持。     

高速侵彻弹弹头结构设计探索

高速弹体侵彻过程中,弹体的分段设计以及弹体头部的自锐化效应有利于提高弹体的侵彻性能。本文探讨了弹头分层结构设计,其间接反映了分段设计和自锐化效应的影响;同时,采用二维拉格朗日弹塑性流体力学有限元程序LTZ-2D数值模拟了弹体的高速侵彻过程。计算结果显示,弹体头部采用分层结构设计有利于提高弹体的侵彻性能。     

基于数字图像处理的隧道渗漏水病害检测技术

以隧道衬砌渗漏水面积为检测目标,研究出包括去噪、锐化、分割、修正的一整套数字图像处理算法。依次通过预处理、灰度变换、阈值分割、形态修正等步骤,实现病害目标的识别。通过室内外试验建立数字图像像素与实际拍摄面积的换算关系,最后开发隧道衬砌表面病害数字图像识别系统,为隧道衬砌渗漏水病害检测提供一种便捷、低成本、直观、高效的方法。     

利用自然语言文本描述进行图像编辑

本文研究了利用自然语言文本描述对图像进行编辑的多模态问题。本文的目标是,输入一张原始图像以及一句自然语言文本描述,输出一张经过编辑的图像,并且图像在满足给定自然语言文本描述的同时,保留与文本描述无关的其他细节。在本文中,整体网络采用生成对抗网络结构。在生成器部分,通过引入重构损失,实现模型对于文本描述无关图像区域的保持。通过引入文本图像相关度损失,以一种半监督的方式,对生成器的训练进行指导,从而实现更精细化的利用文本描述对图像进行编辑。在判别器部分,结合判别损失以及条件判别损失,指导生成器生成更具真实效果以及符合自然语言文本描述的图像。通过生成器和判别器的对抗训练,最终实现利用自然语言文本描述实现精准编辑图像。     

基于消费型社会的商业图像符号表达

文章以消费型社会作为研究背景,参考符号学的相关研究成果,对商业图像符号表达进行研究。分析商业图像如何实现商品和客户的对话,在商业文化背景下如何有效地实现图像符号所要传达的内容,目的是在创作商业图像的过程中增添创新元素,使图像更具表现力,正确处理好图像所要表达的内容与符号之间的关系。     

基于GPU的遥感图像快速去噪处理

遥感图像在数据采集和传输过程中受到各种噪声干扰,影响了图像本身的质量,不利于遥感图像的应用。本文利用最邻近算法（KNN算法）,在基于图像处理器（Graphic Processing Unit,GPU）的统一计算设备架构（CUDA）架构下．实现了对遥感图像进行了去噪声的并行处理,并与在CPU下的串行处理做了对比,处理速度平均提高近3000倍。遥感图像的其他处理也可以基于GPU实现。