基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

结合最小均方差滤波和目标灰度的边缘检测

针对图像处理中对噪声去除和边界保持两方面的需要,对灰度值差异不大的目标之边缘检测算法进行了研究。首先,对最小均方差滤波器模板进行改进,并将方差最小模板对应的灰度中值作为被处理像素的新灰度值以实现图像去噪;然后,选取部分目标区域并以其灰度中值为基础设置上、下阈值实现图像分割,对分割后的图像运用Canny算子检测目标边缘;最后,运用MATLAB软件进行算法仿真。仿真结果表明:该算法不仅能在去除噪声的同时实现对目标与非目标的有效分割,还能保证目标轮廓的完整性。该算法能够对目标灰度值差异不大的图像进行去噪、分割,并获取完整的目标轮廓。     

图像分割中阈值法的研究

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术。对图像进行分割的方法有很多种,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法。图像分割算法都是基于像素亮度值的相似性和不连续性来计算的,针对阈值图像分割的问题,在相似性的基础上依据实际应用评判标准,将具有相似性的图像区域划分到同一空间中进行迭代计算,并基于VisualC++软件环境进行算法的仿真,该系统能够对图像中的目标部分进行提取,较好的实现了图像分割。     

图像检测技术在沥青路面现场热再生中的应用

主要介绍了基于视觉图像的沥青路面病害检测系统,该系统分为图像采集、图像预处理、病害目标提取、畸变校正、图像识别等五个功能模块,利用CCD摄像机、图像采集卡和计算机搭建路面病害图像采集和处理系统,将24位彩色病害图像转换为8位灰度图像,利用加权的邻域法对图像进行平滑处理,采用大津法阂值分割结合区域生长法的算法提取出路面病害目标.通过算法确定病害的外接矩,并根据加热器的排列结构对图像进行栅格划分,找出病害与加热器的对应关系,最终计算出加热范围参数.实验结果表明,本研究设计的路面病害检测系统具有良好的集成性和稳定性.     

基于图像处理的管道裂缝检测

传统的管道裂缝检测方法速度慢、精确度低,因此提出一种基于图像处理的管道裂缝自动检测方法。首先对采集到的管道裂缝图像进行图像增强,有效地去除噪声。利用裂缝图像与背景图像灰度值的差异性,采用形态学梯度算法进行边缘检测。提出在边缘检测的基础上进行阈值分割,经实验比较分割结果优于其他方法。对分割的图像进行形态学处理,从而提取到特征图像,最后对特征图像进行特征值计算。     

一种改进的基于小波去噪和区域生长的彩色图像分割算法

彩色图像分割是彩色图像处理中的重要问题。传统的彩色图像分割都是基于灰度分割算法,而忽略了彩色的空间域视觉效果及噪声污染问题。文章提出一种新的基于小波去噪和种子区域生长的一种改进方法：首先,应用小波去噪技术,强化图像边缘特征,抑制噪声,提高原始图像的信噪比;其次,将RGB彩色图像转化到HIS空间进行边缘检测,对图像进行抖动处理以减少彩色图像中的颜色数目,然后对不同分量进行序列阀值分割;最后对分割结果再进行一种新的基于区域生长的颜色相似性的聚合。仿真结果表明该算法更加符合人眼的视觉特性。     

一种印刷品套准检测方法研究

为解决在线检测四色套准精度的问题,将彩色图像分割技术应用到套准精度的检测中.建立了RGB和L*a*b*之间的关系,提出了阈值分割法和ISODATA聚类法.在Matlab软件中实现了印刷品套印图像的彩色分割,以及套印精度的计算.对四色套印检测的准确性进行了评价.研究结果表明该方法能够准确地计算出套印误差,可用于在线检测印...     

一种基于图像处理的棒材计数测量系统的设计与实现

针对钢铁物流企业在棒材统计入库工作中遇到的实际问题,设计并实现了一种基于改进的多模板匹配图像处理算法的棒材计数测量系统.给出了系统的硬件平台结构,对电源电路,摄像头,人机交互,复位电路,USB接口,UART接口做了简单描述,其中的图像采集接口数据传输过程使用了DMA方式且以RGB888格式存储数据.之后分别介绍了计数测量算法的4个阶段.首先采用改进的分量法及加权平均值法相结合的方法,对彩色图像进行预处理操作,准确地将棒材截面与背景分离开来,解决了部分棒材截面因发蓝、腐蚀而造成的二值图像混淆不易识别的问题,然后使用膨胀、腐蚀等方法对二值图像进行数学形态学处理,解决了部分棒材遮挡的难题.之后采用基于连通度检测、圆形度检测的多模板匹配算法对二值图像进行棒材截面的分割、识别.实验表明,本系统中的算法能够在不超过8 s的时间内识别并统计出棒材截面和数量,识别率高达97％.且在软件的配合下,加入了二次人工校正环节,使得最后的准确率达到100％,并能通过无线通信接口传输到后台统计处理程序.该测量设备适用于16～32 mm型号的各种棒材计量.     

杨树病害孢子的图像识别技术研究

本文尝试用计算机图像识别技术来实现对杨树病害孢子的自动计数,为杨树病害预测预报提供一种快速先进的手段.首先经显微图像采集系统获得孢子图像,经去噪声、图像平滑、阈值分割和膨胀,得到增强的二值化图像,然后对它们进行边缘提取和细化,最后实现孢子的自动计数.研究中对53幅杨树病害孢子的图像进行识别计数,正确率达到98%.     

一种基于YOLO的多尺度融合图像分割模型

图像分割是指将图像分成若干具有相似性质区域的过程,是许多图像处理任务的预处理步骤.针对现有的分割模型结构在大目标上表现比小目标更好,需要在细粒度特征上有针对性的强化,需要在结构上进一步进行创新尝试,高效利用特征图表达.在研究了国内外总体的图像分割模型之后,研究YOLO框架用于检测和识别目标原理,并利用特征图的可迁移性质...