改进的图像分割方法的应用

为了实现较好的在复杂背景下跟踪目标,提出一种基于YUV灰度阈值法和基于Gauss Laplacian边缘检测法相结合的算法。该算法首先采用灰度阈值法对图像进行灰度处理,使图像只有目标颜色和背景颜色2种颜色,再用Gauss Laplacian边缘检测提取目标轮廓,根据目标形状特征去除与目标颜色相同的其他物体。实验表明与以往采用单一方法相比,该方法在复杂背景下可以很好的提取出目标,达到准确跟踪的效果。     

基于分水岭算法的金相图像分割

为了实现对金相图像的区域分割,采用了基于分水岭算法的阈值分割算法,并且通过伪彩色技术显示出来,从而得到了金相图像内部的各种组织结构,结果有助于更微观和更清晰的了解金相图像.     

基于边缘检测的焊接RT图像中缺陷分割方法

针对RT焊接图像,提出一种sobel算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法,并利用基于奇偶判断的填充算法,准确提取缺陷。对RT焊接图像进行边缘检测分割前,为去除噪声、检测和识别特征更加容易,首先在图像预处理中去除焊缝外背景,并进行了全方位多级组合滤波、局部区域的直方图均衡处理,然后还利用列灰度波形分析划分焊缝内区域。     

基于改进BP神经网络的彩色图像边缘检测

利用改进的BP神经网络模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中通过欧式距离度量像素之间的差异获得灰度图像;为了降低训练样本的数量,将灰度图像二值化作为导师信号;针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文章将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进。利用该方法对二值图像进行了边缘检测,实验结果表明,该方法对二值图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果。     

煤泥浮选泡沫图像分割算法研究

针对工业现场采集的泡沫图像噪声大、对比度低、气泡粘连等特点,提出了一种基于双边滤波与限制对比度自适应直方图均衡的分水岭分割模型。首先通过双边滤波对原始泡沫图像进行去噪处理;其次,针对泡沫图像对比度低的特点,采用限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)增强图像对比度以及防止噪声的放大,最后利用分水岭变换对预处理之后的图像进行分割处理。实验结果证明该模型的有效性,预处理之后分割的图像能够有效改善直接处理所带来的欠分割现象。     

基于机器视觉的阴极铜表面质量检测系统研究

为了解决了目前人工对于阴极铜表面质量检测存在的问题,实现阴极铜的全自动化检测与筛选。本文将图像处理技术应用于阴极铜表面质量的检测。论文的研究方法如下:首先选择试验需要的硬件和软件,然后通过试验采集照片,通过系统获得数据,最后把实际测量的数据和系统数据对比,分析之后得出结论。表面检测系统的流程设置为:图像预处理、相机标定、立体较正、立体匹配、数据计算。应用的原理和方法是双目视差原理、三角测量法、逐渐像提取法、以及Sobel算子和BM算法。把检测系统计算出相关数据与试验实际测量得出的数据进行对比,发现两种数据差别极小,检测结果一致,验证了检测系统的正确性,说明该系统能够满足实际生产的需求。最终建立一套阴极铜表面质量检测系统,确立了系统的结构设计和位置安装。本系统解决了当前人工筛选存在的问题,实现了阴极铜的全自动化生产。     

基于HSV颜色空间的矿物识别研究*

矿物识别是工艺矿物学的研究基础,针对矿物颜色作为镜下矿物鉴定主要依据的特点,为提高矿物识别效率,降低人工识别成本,提出了一种HSV颜色空间的阈值分割方法。利用双边滤波对采集的矿物显微图像进行预处理,消除噪声干扰,针对不同矿物颜色亮度的差异,在HSV颜色空间下分离H、S、V三通道的颜色分量图提取颜色阈值,并通过阈值分割操作获得目标矿物区域。对磁铁矿和黄铜矿共存的显微图像进行识别,并与传统的大津法和基于HSV颜色空间的阈值分割方法对比。结果表明,基于HSV颜色空间的矿物识别方法能够准确的识别区分开磁铁矿和黄铜矿,分割结果与人工标注的矿物位置基本符合,准确率达95%以上,且提高了识别速度,是机器视觉代替人眼视觉在矿物识别方面的一次探索。     

煤泥浮选泡沫数字图像处理中的边缘检测算法研究

通过分析煤泥浮选泡沫图像的特点和应用常规边缘检测算法所存在的问题, 提出了综合应用煤泥浮选泡沫图像灰度和梯度信息进行煤泥浮选状态监控的观点, 介绍了使用基于Sobel算子改进的方向算子对煤泥浮选泡沫图像进行处理的方法。     

基于改进Otsu的煤体CT图像阈值分割算法的研究

煤体CT图像阈值选取的准确性对于三维重建的模型能否还原真实煤体结构至关重要。Otsu阈值分割法(简称Otsu法)对煤体CT图像中孔裂隙结构的过分割,使得三维重建的煤体模型与实际不符。为克服该缺陷,首先探究了Otsu法对煤体CT图像阈值分割失效的机理,并据此确定合适的权重因子修正Otsu最佳阈值选择公式,提出了一种改进的Otsu阈值分割法(MP-Otsu阈值分割法,简称MP-Otsu法)。最后利用MatLab软件检测MP-Otsu法对煤体CT图像的二维分割效果,同时利用Avizo软件对煤体孔裂隙结构进行三维重建并对比改进前后孔裂隙参数的变化。结果表明:煤体内部矿物含量与Otsu法确定的阈值两者之间呈正相关关系。煤体内部矿物组分的存在导致目标和背景区域方差差异大,低孔隙率导致煤体CT图像灰度分布直方图呈单峰分布且不能提供足够的方差信息,这些特征是Otsu法对煤体CT图像阈值分割失效的主要原因。MP-Otsu法引入矿物含量与Otsu阈值的拟合曲线斜率,目标在图像中所占的大致比例等3个权重因子改进Otsu阈值分割法,得到的二值图像与原图像高度契合,能够准确提取孔裂隙目标区域。三维重建的模型孔隙率和最大喉道尺寸与Otsu法相比分别下降了96.18%和80.07%,有效克服了Otsu法对煤体CT图像过分割的缺陷。此研究能为进一步探究与孔裂隙结构相关的煤体物理特性提供基础。     

基于改进Prewitt算子的矿井视频图像小波阈值去噪

由于矿井成像环境的复杂性,导致所获取的图像较为模糊且存在一定程度的噪声,有必要采用适当的方法滤除其中的噪声并提高图像的清晰度。为此,提出了一种结合边缘检测的小波域矿井视频图像去噪算法。首先对噪声图像采用均值滤波算法进行预处理;然后对分别从检测模板、自适应阈值设定方法对经典的Prewitt算子进行适当改进,并采用改进的Prewitt算子提取预处理后图像的边缘轮廓信息,从而获得边缘图像和非边缘图像;最后对于非边缘图像,采用一种基于自适应阈值的改进小波阈值函数模型进行去噪处理,该模型充分结合了小波硬、软阈值去噪模型的优势,能够随着小波分解层数的变化自适应调整阈值大小。为了验证该算法的有效性,采用2幅实地获取的山东兖州某煤矿井下视频监控图像进行试验,并与小波硬、软阈值函数模型及2类已有的改进型小波阈值函数模型进行去噪效果对比。结果表明,该算法的去噪效果优于其余几类函数模型,且算法耗时略占优势,对于提高矿井视频监控图像的质量具有一定的参考价值。     

煤矿井下图像拼接的算法研究

研究煤矿井下图像拼接的算法,探讨井下环境光照不均、强噪声的图像拼接问题。用当前流行的四种特征点检测算法,如Moravec算子、Forstner算子、Harris角点检测算法和CSS角点检测算法提取井下图像的特征点,分析得出CSS角点检测算法更适合井下工作环境的结论。用CSS角点检测算法提取待拼接图片特征点,通过归一化互相关系数(NCC)提取特征点匹配对,并通过RANSAC删除伪匹配对,最终实现无缝拼接。     

基于计算机的色彩图像检索方法探究

文章提出一种新的基于计算机的色彩图像检索方法,阐述了基于内容的图像检索的概念、必要性和现实意义。该方法不仅精度高、速度快,还能保证图像内容描述的精确性,能够较好地满足人的视觉感受。最后讨论了本领域的研究发展和应用现状。     

计算机相关设备的图像颜色处理及其转换

计算机数字化技术发展带动计算机相关设备如数码相机、摄像机、电脑显示器、各种打印设备等应用越来越广泛。自然界的图形是图像信息的主要来源,图像显示印刷是这些图像相关设备的主要功能,图像处理技术是当今多个科学技术应用中不可或缺的手段,图像颜色处理及其转化是其关键技术。文章首先概括介绍计算机图像处理基础知识,然后分别对图像颜色处理和转换进行详细介绍。     

基于改进SIFT算法的矿山井筒视频图像实时配准

针对尺度不变特征转换（SIFT）算法在矿山井筒视频图像匹配时不满足实时性要求,提出了改进的SIFT算法。在保证配准精度的情况下,通过减少尺度变换,构造简单的特征描述子并将Bray Curtis距离作为相似性度量,可以大幅缩短算法执行时间,提高配准精度。实验结果表明,改进的SIFT算法对图像旋转、尺度及亮度的线性变化具有不变特性,运算速度比改进前至少提高4倍,对矿山井筒视频图像具有较好的实时匹配效果。     

最大类间方差法在图像分割中的应用

基于阈值分割的方法,在图像分割过程中,物体像素的灰度级与背景像素的灰度级有不同,可以将物体从背景中较好的分割出来,总能用封闭而且连通的边界定义不交叠的区域。本文针对细胞图像的特点,首先对细胞图像分别利用经典的Sobel算子和Log边缘检测进行阈值分割,此分割方法是基于最大类间方差准则的分割。然后利用最大类间方差法对图像进行阈值分割。分割效果较令人满意。经实验证实运算速度较快,实现起来较为简单。