基于VC的棒材自动计数方法的研究与应用

本文提出了一种利用图像技术实现棒材的自动计数的方法，该方法以Visual C 6.0为开发平台，实现了对棒材端面图像分割，然后对分割得到的二值图像实施形态学运算，使粘连部分彼此分离，最后通过8－邻域标注计数。     

基于数学形态学的纸张计数算法的研究

针对目前在生产和生活中使用的机械式纸张计数装置存在的体积大、成本高以及存在较多局限性的现状,提出了一种基于数学形态学的纸张计数算法,通过二值形态学开闭以及膨胀运算填充纸张条纹中的孔洞,使得计数精确度大为提高,能够满足实际生产的应用.     

基于数学形态学的染色体自动计数算法

通过研究染色体自动分析技术在评估儿童急性淋巴细胞白血病预后中的应用,提出了一种基于数学形态学的染色体自动计数算法.算法首先对输入的染色体图像进行了预处理,接着用标号法给图像中的每个对象赋予惟一的标号.为了消除图像中噪声对统计结果的影响,按照设定的规则将噪声对象删除.对于含有粘连染色体的对象,通过腐蚀运算计算出实际染色体个数,并根据结果修正标号值,修正结果即为图像中的杂色体数目.实验证明,该算法可以自动统计出图像中的染色体数目.     

基于数学形态学的地图自动配准方法

分析了常规的地形图纸的校正方法，以及常用的图纸校正所使用的软件所存在问题，提出采用基于数学形态学的自动配准方案．该方法主要是采用击中击不中(hit-or-missing)变换，对于扫描图纸进行特征点提取，然后和模板上的相应点进行匹配，从而可以完成扫描地形图的自动纠正工作，这种方法同样可以用于多种扫描图纸的自动纠正工作。     

提取连通分量算法在棒材自动计数中的应用

为了满足棒材计数在工业生产的实际应用需求,提出了一种基于提取连通分量的算法,以实现目标棒材计数区域的自动定位,并对定位的区域采用提取连通分量算法实现对轮廓的标注,最后提出了一种区域轮廓周长的校正方法,实现了粘连棒材的准确计数。     

基于数学形态学的烟支计数识别

根据烟支的几何特征,设计1种基于数学形态学的烟支图像分割并计数识别方法．该方法对二值图像应用形态滤波器去噪,对单个标记区域进行形状分类并使用不同的结构元素进行开运算,在腐蚀后膨胀前进行单烟支判定,达到分类处理的效果．在整个形态处理过程中引入形态编码概念,从而将形态学运算转换为字节中的位运算,同时将二值图中的区域转换为整数集合,作为1种区域描绘应用在单烟支判定中．     

基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法

提出了一种基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法。该方法首先对获取的棒材图像进行灰度化、滤波和图像分割处理,然后对分割图像中的连通区域分类:小于基本面积的区域视为噪声区域,介于基本面积和阈值面积之间的区域视为一支棒材区域,大于阈值面积的区域表示多支棒材粘连区域。对于多支棒材粘连区域,采用区域面积除以标准面积得到棒材支数。最后将所有连通区域的棒材支数求和即可得到图像中全部棒材的支数。该方法应用于13幅成捆棒材图像计数实验时所得误差均小于3%。     

粘连棒材图像自动分割计数技术

针对棒材图像自动计数存在的问题,提出了一种粘连棒材图像自动分割计数技术。首先采用粒度测量术估计棒材图像尺寸半径分布,自适应地选取处理参数。然后提出了一种新颖的棒材中心区域标记方法避免了初始过分割标记,在此基础上又提出了强、弱粘连概念。根据强弱粘连的特点,提出两步标记策略。分类粘连图像、获取图像的初始标记。对强粘连形成的欠分割标记区域采用逐次腐蚀算法,结合棒材形状面积等知识进行识别,获得正确的图像标记。最后融合两步图像中心区域标记结果,采用基于标记的分水岭分割算法进行图像分割。实验证明,这种方法能准确分割粘连棒材图像,实现可靠的棒材计数。     

基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法

根据微小电子元器件的形状和正反两面的纹理特征,提出一种基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法.该算法采用层次特征提取及数学形态学的图像分割算法,对图像中的元器件正面和反面,分别进行图像处理.根据元器件反面亮度高及纹理简单的特点,采用阈值化方法对其进行完全分割.将正面朝上的元器件从图像中分割出来,并采用数学形态学方法分离粘连的正面元器件.从而对粘连在一起的微小电子元器件实现了完全分割.对元器件进行精确分割后,即可采用连通区域标记的方法对所有分离的元器件进行计数.该算法实现了微小电子元器件实时自动计数,计数精度达到百分之百.     

基于数学形态学的表格自动处理系统

介绍一种全新的基于数学形态学的表格自动处理系统。该系统无须经过学习过程,通过与表格框线形态相匹配的结构元素,以表格进行数学形态学方法处理,即可快速准确地提取表格框线,进而获取任意栏目的字符信息,用于进一步识别和处理。另外,对扫描或打印造成的非线性形变亦能较好地修复。     

基于多视角信息融合的棒材识别计数方法

棒材出厂前要按根数打捆,基于单视角视觉识别计数方法难以处理多个目标之间的互遮挡等问题。文章提出多视角信息融合方法,从2个视角分别捕获目标图像,分别识别,再进行融合,对单视角目标识别信息的补偿与纠错,达到消除互遮挡、准确计数的目的。实践证明,该方法能很好地解决单视角的遮挡目标识别问题,对于因存在遮挡和光照条件限制而难以处理的多目标识别和跟踪问题具有一定的普适性。     

一种基于图像处理的成捆钢筋计数方法

本文研究了一种基于图像处理的成捆钢筋快速计数方法。首先对生产出的成捆钢筋端面进行摄像;然后对拍摄的端面图像进行去噪、二值化、数学形态学等处理,得到图像轮廓;再对图像轮廓进行提取分析,计算出各个轮廓区域中包含的钢筋数目,从而统计出钢筋的总根数。实验结果表明,该方法应用于实际生产中能降低成本,提高计数精度。     

基于数字图像处理的棒线材计数方法

棒线材自动计数是一个一直没有得到很好解决的问题,为解决此问题,提出了一种基于距离变换技术的图像识别方案。该方法先利用CCD摄像机采集棒线材的端面图像;然后采用中值滤波法、二值化分割、腐蚀及膨胀运算实现棒线材图像的预处理;最后根据距离变换的思想,采用距离变换图中搜索种子点的方法实现棒线材的计数。通过对现场采集到的图像进行的试验结果表明,该方法不仅不受棒线材种类及端面形态影响,而且对端头不齐、捆扎散乱的棒线材也有较好识别效果,具有一定的推广和应用价值。     

基于凹点搜寻的棒材计数方法研究

针对现有的成捆棒材计数方法存在计算速度低、色差偏差大、计算量大、易受边缘模糊及残缺影响的问题,提出了一种通过对成捆棒材中的黏连棒材进行分割,然后统计连通区域,从而达到棒材计数目的的新方法。该方法首先对成捆棒材的图像进行预处理,利用Canny边缘检测获得黏连棒材的边缘轮廓,然后在此轮廓上扫描凹区域,将临近的凹点作为一个凹点群,取其中最突出的点作为此处凹点;再利用凹点匹配条件进行匹配,以匹配成功的凹点对作为界限来分割图像,最后统计分割后的连通区域,即达到计数的目的。实验结果表明,该方法对于黏连棒材的分割特别准确,分割后的图像边缘与成捆棒材的实际边缘很贴近,在无互相遮挡的情况下,直径为12 mm以上的钢筋的分割准确率达到99.99%以上,直径为10~12 mm的钢筋的分割准确率在99.80%以上,达到了企业认可的标准。     

基于形态学的视频文本自动检测

视频数据中的文本可提供重要的语义信息。该方法首先用形态算子提取视频帧的高频分量,再通过区域标记、连通分量分析、形态后处理等一系列步骤对视频帧进行滤波,得到视频文本检测结果,最后再对其进行二值化处理,把文本字符从复杂背景中分离出来。这种算法能快速地定位文本区域,且不受文本颜色、语种、字体大小、排列方向、文本形变的影响。实验表明,该算法对视频文本进行检测定位精度较高,分割效果良好。     

基于小波形态学的文本自动检测

视频数据中的文本能提供重要的语义信息。论文针对视频中的文本分割问题,提出一种分割方法,用具有良好时频局部和变尺度特性的小波分析方法,提取出纹理清晰、具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象,然后,用数学形态学的方法对提取出的细节图象进行进一步的形态运算,消除无用的信息,得到最终的文本目标区域。实验表明该方法简单有效,适合于背景较复杂的文本分割。