一种基于视觉预注意机制的选择性成像机器视觉系统

在大背景中微小目标的视觉检测中,传统的机器视觉系统按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集和处理图像,存在大量的冗余数据。为了有效去除冗余数据,基于人类视觉预注意机制设计了一种选择性成像机器视觉系统,将视觉处理过程划分为并行的预注意初级处理阶段与串行的高级处理阶段;同时模仿人类视觉注意机制,提出了一种基于视觉熵的视觉预注意算法;系统并行地获取并判断图像是否可疑,然后仅将少量可疑图像传送至主机串行的进行精细目标识别。试验结果表明,本系统显著地减少了图像处理的数据量,可疑图像识别算法快速有效,提高了系统检测效率和精度。为大背景中微小目标的机器视觉检测提供了一条新途径。     

基于人眼视觉模型的图像水印技术

数字水印作为数字产品版权保护的有效手段，近年来引起了人们的广泛的重视。针对数字图像水印进行了研究，提出了一个基于离散余弦变换(DCT)的图像水印新方案。该方案利用人眼视觉系统的视觉模型函数，将水印嵌入在图像的高频、中频和低频等成分中。实验结果表明，该水印方案体现了图像的鲁棒性和不可视性间的统一，使得所嵌入具有良好的抗噪声干扰和常规图像处理的能力。     

基于视觉识别的电子器件性能检测与控制系统研究

机器视觉系统在图像处理时耗费系统大量资源,这导致了系统实时性、稳定性和精确性差．不能满足实时控制的要求。这个缺点影响,机器视觉在高端产品中的应用。本文详细介绍了一种Windows环境下基于视觉识别的自动测试与控制系统,该系统采用高精度定时器、多线程编程来解决系统对于实时性的要求、并将图像处理和视觉识别技术应用到了工程实例,实现了系统的自动化,并满足了系统稳定性和精确性的要求。     

一种基于图像融合的多线结构光立体视觉测量方法

针对现有线结构光立体视觉测量系统在实际应用中,由于图像遮挡、反射等原因造成的缺陷导致精度降低和测量错误,提出一种基于多摄像机的图像融合的测量方法.在现有的多线结构光立体视觉测量系统的硬件平台上,经由提取光带图像,图像特征匹配,以立体视觉测量原理匹配光带图像和产生光带图像的线结构光刀,通过坐标转换和图像的重新采样插值将光带图像转换到同一个摄像机的成像平面进行图像融合,经试验得到的图像能够大幅降低由于图像缺陷导致的精度降低和测量错误.     

一种新的灰度图像二值表示方法

半色调技术是一种将具有多灰度等级的图像转换成二值图像的方法，它利用人类视觉系统的特点来重构一幅灰度图像，主要应用于图像的硬拷贝上。本文提出了一种半色调处理的算法，它结合了误差分散技术及半色调模对应方法来生成半色调图像。在文章的最后我们给出了一个算法应用的例子。     

在World Wide Web上检索图像和视频信息

提出了一种综合利用图像和视频的文本信息和基于内容的视觉特征进行World Wide Web上图像视频信息检索的原型系统。在这个原型系统中，一个完整的Web上图像和视频信息的处理过程包括：(1)通过探索器从Web上自动收集信息；(2)在文本和视频特征两个域内同时进行分析；(3)图像和视频信息分类；(4)标定索引，进行快速检索。实验结果表明，利用这个系统，可以获得较高的视觉分类率。     

应用CMOS图像传感器的足球机器人视觉系统硬件设计

在足球机器人比赛中，视觉系统是整个系统获取外部信息的惟一通道。应用CMOS图像传感器OV6620，设计了一种新的足球机器人视觉系统。本系统的特点是体积小、重量轻，这对自主式足球机器人的机动与灵活性十分重要。     

显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上，提出了双目显微立体视觉系统方案，此系统是由单目显微镜改造而成，根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差，求得目标物体距摄像机的距离，从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明。此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

一种基于新的失真函数的EBCOT算法研究

将HVS理论引入到EBCOT的算法中，进一步利用视觉特性中的视觉掩蔽特性，提出一种新的小波域亮度刻画函数，并使用其来修正EBCOT中的失真函数，并以此来改善算法的主观压缩性能，提高压缩图像的视觉质量。实验结果表明，该算法在一定适用范围内可以改善压缩图像的主观视觉质量。     

基于360度激光扫描仪的深度图像构建

随着计算机视觉应用的日益广泛和自动化程度的日益提高,人们对于计算机视觉系统的要求也越来越高,在诸如机器人导航、飞行器导航、工业零件检测和抓取以及流水线组装等需要三维场景分析的计算机视觉应用领域中,场景深度信息对于系统的任务完成和性能的实现至关重要。提出并实现了一种结构简单可行的深度图像构建系统,系统搭载了轻小型360度激光扫描仪与USB摄像机。首先对360度激光扫描仪和USB摄像机分别进行标定,之后进行整体系统的标定,最后将系统采集的数据融合构建深度图像。通过实验证明,在激光扫描仪的扫描高度范围内本系统能精确构建深度图像,该系统适用于室内小型移动机器人的视觉导航。     

基于激光单目视觉系统的焊缝提取

将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像平面上焊缝特征点的图像坐标.根据摄像机内外参数、机器人的手眼关系以及焊缝的特点提出一种简便的方法将二维平面坐标转化为三维坐标,用Solidworks还原出焊缝的三维模型,提取焊缝中心线信息进行焊接实验,结果表明焊接精度满足实际要求.     

医学图像视觉无损压缩的研究

当前医学图像压缩主要采用无损压缩,但无损压缩的压缩比太低,因此人们不断地研究将有损压缩应用于医学图像.视觉无损压缩在信息存储上实际是有损压缩,但人类视觉系统并不能察觉出这种图像信息量的损失,因而不影响临床诊断.本文具体论述了应用JPEG有损压缩算法对图像进行视觉无损压缩的过程,采用VC 6.0编程,实现了较高的医学图像存储压缩比并且不影响临床诊断.     

基于人的视觉特性选取图像压缩预处理方式

图像经过高比例的有损压缩后往往在细节、轮廓方面都有较大失真．为解决这一问题，在对图像进行压缩前，根据人的视觉特性和压缩方法的不同选取合适的图像处理方法，对将要压缩的图像进行预处理，将压缩时会产生较大失真的视觉敏感部分在压缩前作增强处理，进而在一定程度上实现图像压缩比的提高和图像质量的增强，以解决图像实现高压缩比与图像质量下降过大的矛盾。     

基于视觉掩蔽的二维数字水印算法

提出一种基于视觉掩蔽的小波域二维数字水印新算法.该算法先将水印和图像进行多尺度分解,将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中,重构得到水印图像,而水印分解中的高频系数将被保留,在水印检测过程中作为密钥使用.为了实现视觉掩蔽,在嵌入过程中,利用图像小波分解人眼的视觉系统特性,使得水印在不可见和鲁棒性都得到提高.检测水印时需要原始的未加水印的图像.实验结果表明,算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性.     

基于JPEG2000的彩色图形图像视觉优化

JPEG2000是一种新的静止图像压缩标准，与JPEG相比，对于具有同样视觉质量的灰度等级图像和彩色图像。JPEG2000能提供更高的压缩率。但．对于同样的低比特率的图形图像，一些图形压缩方法．如GIF、PNG等，在视觉质量上比JPEG2000压缩性能好。本文介绍了JPEG2000编解码系统的体系结构；描述了JPEG2000压缩图形数据产生的问题；对JPEG2000编码器提出了改进方法，通过采用人类视觉系统将彩色图形数据失真降至最小。     

碳/碳复合材料高温下形变测量研究

图像测量系统的测量原理是通过处理被测物体图像的边缘，从而获得物体的几何参数。本文介绍了高温下C／C复合材料试件在视觉坐标测量系统中连续图像的获取及应用索贝尔算子准确的计算出图像边缘。通过坐标变换得到了C／C复合材料在高温载荷下形变数值。同时介绍了图像处理系统的设计要点，给出了实验结果曲线。     

基于视觉特性的ICT图像增强方法

从人眼视觉的生理特性和人的心理特性出发,分析了ICT(工业CT)图像的灰度分辨能力和图像结构的敏感性。根据测试结果得到了在复杂背景下视觉对目标的分辨能力,建立了相应的数学模型和具体实现方法。将该方法应用于ICT图像处理系统中,提高了图像质量,增加了缺陷判断的准确性。     

足球机器人视觉系统中彩色目标分割方法

足球机器人（MiroSot系列）仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息，视觉系统对获取的小车顶部标志块的彩色图像进行处理，以识别小车信息，作者试验了3种彩色标志块的设置，并在第1种方案的基础上研究了一种快速彩色目标分割方法，即根据足球机器人视觉系统所处理的视频图像中，待识别的目标区域（前景）面积远小于其他区域（背景）的面积，运用一种基于全局扫描的快速算法，1次分割出所有感兴趣的目标，缩减了系统中目标识别时间，从而使系统能进行一些额外的图像预处理操作，在提高系统识别速度的同时，提高识别精度。     

计算机视觉在刀具状态监测中的应用

介绍了计算机视觉方法在刀具状态监测中的应用情况，主要包括基于刀具表面图像，基于工件表面图像和基于切屑图像的三类监测方法。基于刀具表面图像的视觉监测方法，直接摄取刀上磨破损部位的图像，具有判断准确的特点，但难以在切削过程中实现监测。基于工件表面图像的视觉监测方法，由于工件的高速旋转时，难以获取工件表面的清晰图像，也不宜用于切削过程监测。基于切屑图像的视觉接监测方法，可以克服前两种方法的缺点，是一种有发展前途的新方法。     

视觉相似性图像质量评价方法

低层次视觉特征是计算机视觉系统从环境中获取信息并做出反应的重要依据．考虑到低层次视觉特征包含了图像亮度变化、分布和组织等重要信息,视觉特征差异就反映了图像内在结构的变化．利用人眼视觉感知的局部性与非均匀的特点,分别在角点和边缘特征域测量参考图像和测试图像的相似度,并将其合并为对图像整体质量的度量．在IVC、TID2008、Tomaya-MICT、LIVE和CSIQ图像数据库上,对基于低层次视觉特征的图像质量评价方法和传统的PSNR、SSIM、IFC和VIF方法进行了性能比较．实验表明, 基于低层次视觉特征的图像质量评价方法在整体性能上要远远优于PSNR和SSIM方法,并且能够与公认性能较好的、基于自然场景统计的IFC和VIF方法相媲美．