基于图像处理的白酒酒花轮廓检测

依据"看花摘酒"的传统经验,采用机器视觉代替人眼,通过CCD获取摘酒酒花的视频图像,并截取不同酒度酒花图像进行直方图均衡化、图像腐蚀等图像预处理,消除了高光噪声的影响,然后采用不同边缘检测算法对酒花轮廓进行了对比研究,采用OTSU算法与Canny边缘检测算法相结合的方法,较好地实现酒花与背景的分割,提取清晰的酒花边缘轮廓,通过对大清花与小清花图像的模式识别,为摘酒自动化提供了有效分级依据。该智能化的分级摘酒方法,能够提高分级摘酒工艺的稳定性和准确性,易于实现分级摘酒工序的智能自动化。     

基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究

图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。     

彩色目标提取方法检测羊绒/羊毛混纺比

针对目前羊绒/羊毛混纺比检测主要依靠人工,速度慢且精确度不高等问题,应用一种基于HSV颜色模型的彩色目标提取方法检测羊绒/羊毛混纺比。首先将具有某种色彩信息的羊绒或羊毛纤维从背景图片中分离出来,然后根据所提取纤维与背景纤维的形状大小等特征的不同,采用图像腐蚀和膨胀的方法对图片进行处理,使所提取的目标完整地从原图中分离出。研究结果表明:该方法使应用图像处理方法测试羊绒/羊毛混纺比具有可行性。     

BSCB图像复原方法改进

为了解决传统的BSCB图像复原方法在某些彩色图片修补过程后出现模糊的问题,对传统的BSCB进行了扩散去噪改进,以填充的方式改变待修补区。改进后的图像复原方法能解决传统方法复原后出现的噪声问题,在保证图像清晰度的前提下,显著降低了图像噪声,明显改善了被修复图像的质量。     

基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类（FCM）算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊c均值聚类（FCM）新算法。该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移（MS）算法,分割图像时利用Ms算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。     

基于粒子群优化算法与形态学的纸病图像检测方法

针对传统边缘检测算子对纸病图像检测的不足,提出了一种基于粒子群优化算法和数学形态学的边缘检测方法。首先通过粒子群优化算法得到图像最优分割阈值,将图像二值化,然后利用数学形态学中的腐蚀运算对纸病图像进行边缘检测。仿真结果表明,相比传统算法,该方法的检测结果更真实地反映了纸病图像的形态特征,且边缘定位准确,取得了较为理想的检测效果。     

基于感受野模拟的红外图像滤波器的设计

利用传统滤波算法对图像进行滤波预处理时,在对噪声等区域进行滤除的同时也使得图像的目标区域的的边缘变得模糊,令目标区域图像的特征发生退化,不利于图像的进一步检测。针对红外图像的特点,研究既能有效滤除影戏图像检测的噪声又不改变目标区域特性的滤波算法对红外图像处理具有重要意义。     

图像去噪领域中的优化中值滤波算法研究

文中,主要针对传统的标;住中值滤波算法的一些缺陷,通过对均值思想的利用设计了基于加权处理的自适应中值滤波算法,实验结果表明,改进后的算法能够在消除脉冲噪声的前提下更好的保护原有图像中细节信息。所以,改进后算法相较于传统的标准中值滤波算法具有更好的适用性。     

皮革图像分析与扫描邻域相关性去干扰算法

本文针对皮革图像特点,设计一种扫描邻域相关性去噪声干扰算法,通过理论设计和实验数据分析,表明该算法简短实用高效,在图像分析中具有代表性,有推广价值。     

皮革图像分析与扫描邻域相关性去干扰算法

本文针对皮革图像特点,设计一种扫描邻域相关性去噪声干扰算法,通过理论设计和实验数据分析,表明该算法简短实用高效,在图像分析中具有代表性,有推广价值.     

基于机器视觉激光切割自动寻边技术研究

论述了利用计算机视觉和图像处理技术实现激光切割机自动寻边切割的基本原理和实现方法.提出一种阈值滤波算法用于图像预处理,能在去除噪声的同时,较好地保留原图像的边缘信息.为了克服由于环境而导致的光强变化及物体表面粗糙度对物体图像边缘的影响,采用改进的边缘检测算法用于边缘信息的提取,通过设计一个梯度极值算子窗口,在窗口领域内直接对像素进行操作,来提取边界特征像素.用VC 6.0开发了整个系统的图像处理软件和系统控制软件,该方法对自动寻边切割具有计算简单、效率高、边缘提取准确的特点,已成功地应用于实际的自动寻边激光切割系统中.     

多级误差扩散加网技术研究

为了提高输出图像的质量,使人眼视觉产生连续调效果,使用了多级误差扩散算法生成网目调图像。多级加网技术在传统二值（0和1）之间增加了中间阶调,突破了长久以来人们一贯应用的＂非黑即白＂输出理念。通过分析传统误差扩散和多级误差扩散理论基础,提出了多级多阶误差扩散算法。多级多阶误差扩散采用迭代算法,引用图像四叉树来表示原始图像与输出网目调图像的差异。算法结果表明,多级多阶误差扩散加网技术使加网后的图像具有更为精确的阶调复制和更为丰富的层次再现,图像之间的过渡更为平整自然。     

混合蛙跳优化算法的裱糊线机器人边缘提取

为了提高裱糊线机器人视觉系统定位精度,降低图像边缘冗余信息与噪声影响,提出将基于混合蛙跳优化算法的Canny算子应用于裱糊线机器人裱纸的边缘检测中。通过采用最大类间方差作为混合蛙跳算法的目标函数,自适应迭代优化Canny算子双阈值,实现裱糊线有效提取。仿真试验结果表明,该算法优化Canny算子可较好检测裱纸图像的边界轮廓,自适应获取最优阈值,弥补传统Canny算子需要人为设定的缺点,提高了检测精准性,同时具备一定降噪效果。该算法较粒子群优化算法、传统Canny算法C/A分别降低3.33%、33.39%,C/B分别降低了14.94%、54.55%。     

基于粗糙集与PCA的多聚焦图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的一种数学工具。为了解决含有椒盐噪声的图像的融合问题,采用粗糙集理论与PCA算法相结合的方法对受到噪声干扰的多聚焦图像进行融合。先采用粗糙集理论对源图像进行粗糙增强预处理,再用PCA算法对增强后的图像进行融合,得到融合图像。采用主观评价与信息熵和平均梯度作为图像融合效果评价准则。仿真结果表明,运用该算法得到的融合图像的视觉效果比源图像更好。     

基于修正直方图不变矩的零水印算法

为了降低基于不变矩的零水印算法的漏检率和误检率,提出了一种基于修正直方图不变矩零水印算法.该算法计算原始图像的直方图不变矩,并利用其构建零水印系统,然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正直方图不变矩,利用修正后的直方图不变矩来检测水印.实验结果表明,本算法水印检测过程简单,具有较低的漏检率和虚警率,与传统的基于直方图不变矩的零水印算法相比,在抵抗常规信号处理和几何攻击方面具有较好的鲁棒性.     

应用改进Canny法检测工业零件含噪图像边缘

针对工业零件含噪图像边缘检测,根据Canny算法原理,提出了一些改进策略,形成了一种矩形透镜最大梯度模边缘检测算法。采用中值滤波完成图像平滑,有效抑制了图像噪声;采用5×5邻域一阶偏导有限差分计算图像的梯度幅值,提高了边缘定位的精度;采用最大类间方差法(OTSU)求解了最优区域分割阈值,实现了边缘的自动检测。以磁环和极片工业零件图像边缘检测为例进行了实验,结果表明,该算法具有较好的去噪和边缘检测效果。     

一种适用于出入境证件中传统水印的智能鉴别算法

本研究突破传统人工检测与鉴别出入境证件真伪的方式,提出了一种出入境证件中传统水印的智能鉴别算法。通过综合分析传统水印的产生、伪假水印图像的伪造方式和伪假特征;探索模式识别、人工智能中的图像去噪、图像均衡、区域生长等相关理论,并将其引入到水印图像的自动鉴别之中,且结合不同的伪假情形,对传统水印这一防伪特征展开自动、定量化分析和研究,提出了一个完整的水印图像鉴别算法,并且将该算法应用于实际伪假水印图像进行验证,取得了很好的鉴别效果。